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2017年3月14日开课6月份结束 价值899 资料齐全-小象开课时间：8 p8 i& x# ~ a0 T5 e' ?: U
2017年3月14日，共24次课，每次2小时$ P r% i" \5 a5 {0 X% Z* M$ C
: E1 S5 O! ^, h& ]6 f
4 B" ~3 p& J9 I6 t6 U升级版IV的内容特色：
3 J* W+ s) E& k9 X. I/ m) A7 X7 E( R% g
1. 拒绝简单的“调包”——增加3次“机器学习的角度看数学”和3次“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。
% r6 H9 X b& l$ \& `8 C$ |* Y! T 2. 增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。 e3 d0 L! c+ D8 p. n$ c
3. 强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。# \ f. p& h7 d* F
4. 阐述机器学习原理，提供配套源码和数据；确保“懂推导，会实现”。! t/ {' ^( @( s" C8 U: w+ l4 ~
7 i+ T( C9 r2 k4 G/ w, Z8 N 5. 删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。! X- f; d1 Q7 p+ n$ ? F
6. 重视项目实践(如工业实践、Kaggle等)，重视落地。2 G: O5 V; p1 @- W* } \
7. 对比不同的特征选择带来的预测效果差异。! h. B) t) ?: q1 ~5 O a, Y6 {8 i. h0 O, Q! E3 }! ` U
8. 思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。 ]$ o% l7 e' O4 Z1 f
9. 涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn，涉及的其他“小”库在课程的实践环节会逐一讲解。. v) j( O; [6 `
3 t" {6 y; S' C7 k1 b. A- Q 10. 每个算法模块按照“原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库”的顺序，切实做到“顶天立地”。4 F5 y5 Y+ z! s4 a# m7 v+ V
* S, l& `5 |- T- ] D6 [& T1 P
, w% J; E* p% B" n& P h9 ~) D& }; U3 v" n/ d# }
课程大纲：6 t0 m8 H& f$ ?" E) I8 w4 d
第一课：机器学习的数学基础1 - 数学分析6 a0 K, W+ i A- e8 p' r0 }4 D9 D8 Q' M1 R" G k9 J- j& w
! h, n1 O: l( M( j+ I: N4 h* `; z, C
1. 机器学习的一般方法和横向比较
' K# v% u0 i5 H; T) F) C% Z 2. 数学是有用的：以SVD为例& U, @. b( r! t1 F; D9 v: g8 }0 i& ^ {2 r. {. I
3. 机器学习的角度看数学
! N' P$ F+ W" s& I) i) v4 A 4. 复习数学分析
/ f+ M) k. [( i& y! C 5. 直观解释常数e$ d& p1 \, X" }0 v
" v* K) f+ S! s+ M+ _ 6. 导数/梯度/ s6 n2 S2 O+ D! T
7. 随机梯度下降$ X# I& c1 v! P$ l0 i" D, ~2 I
8. Taylor展式的落地应用' n# b- {4 a( l1 Q7 q
6 u- j# x- [7 m7 A( e2 B7 T 9. gini系数
) v7 w! A" h: q 10. 凸函数9 ^! F+ T# F* G: L. W$ U- N
8 j0 c0 L* I L) Y3 t 11. Jensen不等式3 f3 d4 L O7 d4 h5 }3 y3 u7 [- [ O$ X8 o) [$ R
12. 组合数与信息熵的关系8 w% X; D+ S) \/ e7 I
: o& P. C% ]5 t9 x
* x7 e( O/ U3 ^9 H+ J: \第二课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
, _" W+ T" h0 d! }! r/ |* @% b: w
. Z$ o9 y) T6 V+ h2 g$ |3 E 1. 概率论基础- S, E- K/ e+ G6 P2 v* g
( Y9 S3 q e) L* } 2. 古典概型% I, h, F) m; M% B; C5 J5 Q9 X g9 U" i3 m \ p
3. 贝叶斯公式& W$ w! y+ Y! e0 Y* x3 P- A7 }0 z2 i! @8 h
4. 先验分布/后验分布/共轭分布- H+ k% ?, u1 `1 U) ?5 V2 F2 Y
$ K0 c; T5 c" h# n7 H- s2 b; H 5. 常见概率分布
; F' G0 e; J. h2 e! s 6. 泊松分布和指数分布的物理意义' S. c+ j; Z u7 c7 T( \, t
4 g3 ^% O: `; r9 }- G6 _, @4 ` 7. 协方差(矩阵)和相关系数 k) {6 x$ E+ g! {# q
* t/ G# R+ [; a6 o M- K 8. 独立和不相关! k, ]; \1 Z$ j% D; X
9. 大数定律和中心极限定理的实践意义! y% w/ k& v7 B _* |+ ^
10.深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP1 ?! X, g6 k3 b4 n
11.过拟合的数学原理与解决方案
4 P! N: [: e8 D# ^7 d1 S& S: G( O6 i: n. n. B; C: @! f
第三课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
- C0 I. B, z8 R4 {3 Y3 ~" k9 E
( I# Q1 u" I1 e3 c. C6 }( I9 w4 Z 1. 线性代数在数学科学中的地位% p/ {4 T+ d& }
" n! l8 E! ~2 t2 C) P 2. 马尔科夫模型4 r" a3 j2 k3 W7 ~: u7 {+ Z% J# ?) g, M2 f* j2 s! Y6 L$ U
3. 矩阵乘法的直观表达
$ a6 \$ Y2 ^* [/ m0 c: } 4. 状态转移矩阵6 g7 O* y, E9 g+ _5 H) M+ c3 Z+ s
6 k4 }/ S$ J9 ?# Q 5. 矩阵和向量组. y' O# k, ?1 q; n% f' x6 l% I6 X) v' \6 \6 E3 u3 q. k( H
6. 特征向量的思考和实践计算' m- ~( w, W5 G$ S _% N8 h; ?+ X; ?+ T. t3 {8 s
7. QR分解% N9 F0 [# F. ]9 {9 F
, d! }) R) n& A" n6 R; y* b: g 8. 对称阵、正交阵、正定阵$ D2 C& n4 M$ r) ]5 c& M* H1 }. U! V+ S+ ^, I( u& h' }8 w
9. 数据白化及其应用6 V. `5 o6 Y9 ~/ @- p9 l, _
/ D% s' f ?3 r3 a9 h 10.向量对向量求导0 I9 M# C0 I6 T* N) J, q% b
+ ~( u h' o4 a) r 11.标量对向量求导3 C9 Q; @: M: Y
12.标量对矩阵求导8 o; L0 r+ T' M4 q
* `8 j4 v6 u9 A* M第四课：Python基础1 - Python及其数学库) p# s" D3 I$ y( z5 a( B9 G) v
5 q4 q6 ^' ] a/ x8 g( d; t7 I
1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm1 ^. e5 i! O& w0 \- ]$ G' q# M3 r, |7 r; d( ~& N
2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件
* N3 G* L4 Z. D4 [" M( [ 3. Taylor展式的代码实现0 P& H9 O8 t) z- m' Q) }$ l
" G. T* u6 |' |+ z+ x2 t6 z' N 4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用, ?( Q m( e# q" n' A% p B. @* ?
5. 多元高斯分布
7 V/ Z" `2 W" C0 m 6. 泊松分布、幂律分布
4 X2 P: A, d% H- u/ }6 L 7. 典型图像处理, W+ o0 R; \4 A, H) B6 m
) u$ u* g D8 M' O4 f5 A/ g. }/ i1 X$ K
1 w! q8 d) Q/ l2 X* X, n第五课：Python基础2 - 机器学习库3 \: X* u3 `9 y# b9 {/ l5 E1 W8 s0 K$ m& z
3 B' a G* M9 t# [! o 1. scikit-learn的介绍和典型使用# D$ Q2 p9 c9 h' S4 u% m* h4 Q" z2 ^& {- K+ G3 @' a
2. 损失函数的绘制5 P! e9 v9 X, r2 ^6 I7 A
4 I9 V8 d0 N) s+ b8 P! u 3. 多种数学曲线7 B/ d. H/ S( K! i% I7 z" ?
4. 多项式拟合
# y& f5 J6 m, w+ \, J6 O 5. 快速傅里叶变换FFT: I7 h+ Q% b. B9 o
6. 奇异值分解SVD: t* \4 D$ @: e( y- a" X7 z) l S8 V/ `) |) }
7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络0 m5 B9 ^ N. t0 B, c
5 {, |2 E; \/ i 8. 卷积与(指数)移动平均线! Q" t- {6 k S
9. 股票数据分析
. b9 ?" f* _+ G1 _9 V; h; W+ J" h" _0 A! d7 A, O
第六课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择
! L; O6 }3 F! \, | W. |* H8 O( E; ]1 X0 F! y3 H9 z" Y
- _( D w1 @: Y' B 1. 实际生产问题中算法和特征的关系
J* q' s4 X& e3 c) | 2. 股票数据的特征提取和应用- g: E' Y8 B4 o# k
3. 一致性检验# X# \' \% D% K) k
2 `5 |/ E: c; H* a: p% ^( A 4. 缺失数据的处理
1 Q9 {* j; c0 |) C; t6 T2 e 5. 环境数据异常检测和分析- z( c" }9 l5 W# e) P3 D% g
7 S" B: D) h5 | 6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用. v7 y. G; r- j/ I
0 Y% ]8 ^, L5 D
第七课： 回归
% E& t% `: n2 s) A8 \ v& U' C0 m6 G3 N4 P$ S9 M! u; z. e# E4 x0 d0 V3 z
1. 线性回归+ c% _& n& R+ h+ m7 B" w" q8 c7 z8 \9 |7 c1 s- X5 M- q
2. Logistic/Softmax回归+ U4 W3 k6 S x! Z+ g. S8 K
3. 广义线性回归# L# m5 @, O% p6 Y& ?
4. L1/L2正则化3 `( N3 c2 g" S2 Z
5. Ridge与LASSO& X3 y% j3 `; o+ s, }/ ^- B: {% K2 w
6. Elastic Net8 H5 ^0 F3 e' O6 W
! v5 v4 G5 o& V$ h& ] 7. 梯度下降算法：BGD与SGD, e' L6 a8 o* L
& {6 \# h( l, W 8. 特征选择与过拟合6 D) i; V* \, e3 f% A
t8 s5 T B4 Y# e# t( J 9. Softmax回归的概念源头 n: c1 _9 k1 L6 q; B5 u, n
10.最大熵模型" n/ Y* C8 x# E+ W; G1 o4 ?. H
11.K-L散度2 u9 C# B6 @3 B% R* z0 @
% Z% A- a& t4 C( T' R5 f0 b6 A8 l! h0 l& @" |1 t* o# T7 y- ~. Q- G
第八课：回归实践. ]2 `& L- C: o; W
4 K* k B1 p2 e/ j
1. 机器学习sklearn库介绍
. N: O, y+ D' L) ?. Z 2. 回归代码实现和调参/ |2 c4 Y) F; r! o! T2 \
) V8 R8 b( [7 [+ [9 | 3. Ridge回归/LASSO/Elastic Net3 g5 |+ g, L9 a0 V
+ ^7 y. p4 v; ]5 P1 G2 K 4. Logistic/Softmax回归- C; q- B* u! y$ o' B' l
8 u' q* G$ V" `; s6 { 5. 广告投入与销售额回归分析8 G- l$ @4 n+ n0 J6 f
6. 鸢尾花数据集的分类" Q$ j$ J: q" @; q: x: p4 Q5 p* W" a
e8 P" i" X: u7 f0 o5 F 7. 回归代码实现和调参+ A0 D$ L' t4 s1 z, Q2 l% ~! A+ M, ^# [9 n! `! F9 J: v
8. 交叉验证
. e L1 K: O! {7 [% k2 R 9. 数据可视化9 m {9 F( e6 n, L, [; l1 ^9 y* } B9 {* O% x# A
" z) a7 l5 t# f4 @+ `( h% B3 q
$ r$ r3 J5 p! o6 a% m, R3 W第九课：决策树和随机森林
1 f8 }8 N6 z5 t- ^ r( J1 ~7 o" s2 P( X& n5 t, \* [$ V& U
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息: o q/ Z! s& R& }& J$ H4 G4 T4 s( ^4 P8 y- X
2. 最大似然估计与最大熵模型9 @0 X2 [: F1 [# f$ T: ~/ a7 B+ ~; r7 J% E( g8 L+ T
3. ID3、C4.5、CART详解: Z6 T2 a- \! Z3 J1 t$ i0 z8 N% K7 N# y7 x/ @* P
4. 决策树的正则化 _" ~0 t& N0 R3 b$ h6 ^& X m
5. 预剪枝和后剪枝; C# W' R/ t& A4 e: g4 E
6. Bagging; U @6 s% \! O/ c6 a
) |4 z, U( j) d' V 7. 随机森林+ I) A- P3 n$ |! B+ z( ~1 _/ B4 _1 |' L
8. 不平衡数据集的处理: a2 ?& P- D" o( T
. B; F: ]% l" F! j 9. 利用随机森林做特征选择/ T5 g6 a' [# j4 `: c
; ]& [ U) U# `' w; _6 f6 t' E0 [ 10. 使用随机森林计算样本相似度. \# v7 b; h3 ^# T
% b1 ^# Q0 X& Q" M7 l- n1 ^1 l$ @& w g5 i2 o% A0 }* z0 N; A% _' ~
第十课：随机森林实践3 `; | q& ?- e( c7 w% V& i
6 G2 G9 S# [4 A3 ]( r- m+ ~ 1. 随机森林与特征选择4 q) u. P0 O6 C
2. 决策树应用于回归: [& W8 h- w0 l; i1 l; {5 ^
% ~4 v+ ]5 t( {4 N' I 3. 多标记的决策树回归) D% H! M5 E" m1 y! P" d m7 A* V+ S5 U' d& a7 H' D' k9 r( n6 _* g8 S
4. 决策树和随机森林的可视化( a4 G" L- o" A8 j) R. q# ?
$ e; U# d+ D) k9 I' B 5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类- _% z; x0 N6 G% A6 }
- z# J2 `7 y: z1 L. v3 j* q: Y5 s( U+ X$ k* X' \% v: X& F6 ?2 b
第十一课：提升8 _$ A) X6 b( C" m; ]" A
# ]2 P/ n4 y: a% `: H4 T" W# m- P
" Q @2 w" q- ^, \' E$ V+ q 1. 提升为什么有效7 ~. D' o% V5 [* S( x0 ^3 |4 b+ k+ @' w, M
2. Adaboost算法; {: {: t7 H, w, n% S( I" c6 M9 S7 E4 F) Y4 N {# w& S
3. 加法模型与指数损失 Z% e. S1 m& l9 H4 Q. \$ N4 W
. v! R r' j: ^5 C9 O/ t 4. 梯度提升决策树GBDT& q0 R0 V; ^: I% c8 e% m/ T& ^
/ M/ P% y" X' P/ U& K 5. XGBoost算法详解& R0 l! k- b5 p1 l4 y
8 h# I8 O: X, I9 P3 m( r& O" }! S V7 H1 [$ B6 W2 _+ W5 ?# B' v1 p
! X3 a, u. G, F* o: H7 \第十二课：XGBoost实践& V( F" i0 Q8 X, k7 z- G( B
) `& v: Y0 V1 ]9 [$ I" {. a
( r; m: H6 [; f$ | 1. 自己动手实现GBDT
+ W; t# ~* M; a% M 2. XGBoost库介绍: V& R2 X+ P, ?* `3 ]8 y
. ?4 `3 Q& V1 Z" `' j- q! A" E 3. Taylor展式与学习算法
, Y$ s! p4 w5 ?% B, h; ^ 4. KAGGLE简介! F& A+ ?& C" C! o3 H: j# B! P0 k/ N$ z2 ^- \
5. 泰坦尼克乘客存活率估计
4 m$ H! B3 U0 Q8 ]2 m& {! P3 O! X* U6 B" {2 w1 L
* ?' @" U& ~( [' h0 Z; B8 o第十三课：SVM/ {6 X7 ` j- ?& q: F N$ L
* ]7 O1 h7 f4 s1 H/ d
2 E: O0 C, v$ g: u 1. 线性可分支持向量机5 V S' P' V @5 _' X N" x, G( h: f% v3 ?% ^3 B
2. 软间隔的改进
r7 l) o5 q Q' u8 \3 P9 |3 u$ n 3. 损失函数的理解
1 i: E' O( @4 K- z$ [# r9 s 4. 核函数的原理和选择2 O, i9 b# a/ E% F6 n5 O6 r; q7 w' e( K
5. SMO算法# b7 y/ E1 y: F) F1 @: u$ C! V% b
6. 支持向量回归SVR
; K K) B& x/ {- g' d% g- {( F9 W: E4 M7 I4 d( q2 G
第十四课：SVM实践
; r! r7 n. O9 _# y4 A D+ ~9 y- b( a! l
: t/ m5 ~% E' g0 F- n4 M4 @6 _ 1. libSVM代码库介绍* ]6 W0 Q& ]' [( G3 k/ i/ m, N$ @6 C
2. 原始数据和特征提取" t" p) D5 }; m$ B) W Q4 p0 g# X7 E: k: r
3. 调用开源库函数完成SVM
! O/ B: ?1 `" u+ J& [7 T% _ 4. 葡萄酒数据分类
- ?. L) c# m$ N8 O: x+ q0 y6 W 5. 数字图像的手写体识别* a; y+ t+ V; [" x9 w: Y, P Y# X2 h- u1 J
* i W$ P) y8 ]6 T% c 6. SVR用于时间序列曲线预测! L+ w4 r* }3 n7 ^5 {+ ]* h: S* z! Q. {" F9 l3 y$ b0 P2 L
7. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较& T) c8 R' R: E) j9 S7 K& M# A7 ^ k3 @; P! e
# Z0 `8 a9 F6 b4 O& j第十五课：聚类) B: r' V9 L2 S% R) ^0 a) w* @$ J/ v% x2 F X
6 i+ E# Z3 D* x9 C, p4 ?2 L; d, g+ A9 a2 h5 P$ [+ b$ q
1. 各种相似度度量及其相互关系2 C' J5 m1 F5 L( H! X
7 W/ Q2 |( l# G( f 2. Jaccard相似度和准确率、召回率, ]$ [+ }, Z2 @. d9 ~: I5 S' O4 O% M5 d" a5 U5 T: m- ^& h
3. Pearson相关系数与余弦相似度: H$ r( ^8 v4 @0 ~4 }% K# t# k- f
4. K-means与K-Medoids及变种3 t' r2 H1 O- [+ G) _. o. Y; s* E L: {
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用- n- Y4 k7 A% p D$ @
/ h' H% A3 G) a) m/ u 6. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)5 }7 K( B$ p8 z
+ ]1 u+ v3 [1 R 7. 谱聚类SC
: a; P0 Z d% R/ h6 e% c 8. 聚类评价和结果指标$ r/ R! c" e g" o2 U8 u* Y7 _/ J4 h& D3 |- h `" {/ V% @. l
r# n/ a# Q& L$ P) l第十六课：聚类实践( p, H. j0 q/ w5 }; k
! A0 D' I" D6 V# v8 e' Q. `4 m. S' J1 J 1. K-Means++算法原理和实现
: B9 e- r b: F- r 2. 向量量化VQ及图像近似
% w* _1 V) [3 c) D 3. 并查集的实践应用. y( m0 X" j$ V0 C3 S: R4 s
( t9 Y( e7 d: i3 N- b 4. 密度聚类的代码实现
8 `9 n: r9 }2 r& q4 C1 I: }+ b5 m 5. 谱聚类用于图片分割! W5 B5 X4 x/ ~( s1 z5 @5 o7 f {0 {
+ y9 E4 ~" F. v9 B# e3 @) \) d
$ T( Q3 D" G5 ]/ j z8 {第十七课：EM算法$ w6 |2 x. N2 O" o, z* A3 j5 b/ s
" e' W- c! _, f4 M1 R. z% K# h4 ~4 J7 B& ~2 N' q
1. 最大似然估计$ e0 _" N0 z; @
3 j; l. ? `+ A+ G* L 2. Jensen不等式- C5 b+ w/ @- g) ~+ L
' y: {3 ?. M8 r2 b: _0 t 3. 朴素理解EM算法5 E" Y, d6 @' Y6 j2 V
$ N. G/ c( N4 y& J4 ] 4. 精确推导EM算法, B- K5 M3 o- X7 J7 }/ N8 g
5. EM算法的深入理解
/ \1 y) K6 E5 h7 B& K8 D0 Q3 I 6. 混合高斯分布$ D; n; {8 q) A
7. 主题模型pLSA+ J2 P4 P8 _- T, O a0 u2 J, L# T j& a" {! H0 B& w9 Q: U7 y
3 K* Y% V7 l" D. S5 Z8 u$ X" z8 y
6 R8 v% m+ p4 r0 F第十八课：EM算法实践7 b% s1 ?: N* ^, s" g1 t
G% V( y# ~; I. w" D4 J8 y) a( Y, M, f- N+ X, w$ J; i: i! |1 T; J7 z
1. 多元高斯分布的EM实现7 J7 _8 z. L, n* ?5 [1 _$ i" K0 i
( @/ Y6 }5 J Z. G" R+ K 2. 分类结果的数据可视化, W/ d( L% H& W6 _8 r$ T* d
3. EM与聚类的比较+ S T9 K, l/ h& n, e: z" x! q8 t; P* J( L
4. Dirichlet过程EM. E2 V) d; x8 s6 D, Z. E: R( B: W6 ]: e3 m! g! X: Y% Y7 W
5. 三维及等高线等图件的绘制 l: `! S# Z0 y& L8 _) p% e" w
6. 主题模型pLSA与EM算法; K5 U$ y$ h1 m
* ~* V. A2 e" U9 r% K4 V第十九课：贝叶斯网络% {% x+ K+ w: o$ k/ d' B
+ z! P- t' ~* d: F4 d
1. 朴素贝叶斯# b5 |% u7 i0 a, N. v# L
2. 贝叶斯网络的表达
8 v2 C4 L- \5 ]1 c x% c 3. 条件概率表参数个数分析
# o+ M% C% L6 J1 ]/ l/ X. `0 x 4. 马尔科夫模型8 h: Z/ d5 o# G' |, u/ w$ o* f5 _8 r4 i2 V: W
5. D-separation5 ?9 ^$ h! Y% A, Y' R1 {$ B5 R+ _* j) R6 {" r4 ~3 X0 T& {! O3 x
6. 条件独立的三种类型7 X* S" l. `1 @4 Y( I
: x% J$ A& h; v7 Y8 q 7. Markov Blanket3 i# r% t' U3 r. N7 e D' L2 M
8. 混合(离散+连续)网络：线性高斯模型8 S& e) ?$ z5 ]
" j' E! [1 G" B E 9. Chow-Liu算法：最大权生成树MSWT
% R. G: F5 V) a: q. E8 P! s' P4 ~& U& v: I7 \6 u2 Z' Q
第二十课：朴素贝叶斯实践
1 r) R$ B# G% u8 s9 K
+ }0 T/ e# Q. A4 C- c 1. GaussianNB" Q- m# A6 C6 g. X2 P7 {( A
2. MultinomialNB
3 \! }. U* O7 l, O/ }! C 3. BernoulliNB& F" v* m" [ C# m% O
7 i1 N2 T" \% y/ I Y7 g9 F 4. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据9 A- ^! }" r: e; L! B, x5 Z
5. 朴素贝叶斯用于18000+篇新闻文本的分类; T T \: I# V; t% k+ q+ A
8 ?. W- x% M* K; \+ D# Z. i6 w' }8 v' g9 C
第二十一课：主题模型LDA- O* v9 o& s6 c# m- l
, ~5 t: }4 t9 t) ^
* u9 G5 x7 R5 L* q0 \) @ 1. 贝叶斯学派的模型认识! w7 p- b1 C# ~' [$ f% t7 \1 }* t+ W+ V
2. 共轭先验分布, l8 l3 ~1 K7 y) v/ F& k8 h
6 D8 y3 N6 G/ `. s" n5 ^ 3. Dirichlet分布0 `1 T' p3 Z8 M; a! S5 a' k. W' f0 c% o1 _5 r/ g
4. Laplace平滑/ L2 v0 a* h* l4 d0 i4 n( r" s2 Z; w. q
5. Gibbs采样详解3 v d- u. T! S
4 d' B* s( G$ e4 G/ `/ t6 v% B2 V! _1 ]+ s
第二十二课：LDA实践
! F9 t7 D7 m# h1 N& Z7 D: x+ ]" h5 y" n
1. 网络爬虫的原理和代码实现7 }: l9 k; _ I, C. q. [$ X' r# q' s3 p0 H3 @* I8 s
2. 停止词和高频词2 r' E* H, a p4 V% s" q
3. 动手自己实现LDA% Z. i' { d, d3 h \2 M3 a! G
! R ^2 U8 |. h& e' _, l 4. LDA开源包的使用和过程分析4 ?" F( l! f3 [! m2 D [0 K& y/ `' y8 V8 [3 T
5. Metropolis-Hastings算法! R+ Z6 j, R! _) Y* m" {; T
6. MCMC
- S& r: x, a0 h% `# v 7. LDA与word2vec的比较
1 L$ H' ^ `5 ]' Z9 m3 P! V, S$ h: v* V) j2 n
' O8 d) {7 ]7 l2 S第二十三课：隐马尔科夫模型HMM% \9 r+ G4 w2 ^( q- ]# L
- ^/ h2 h; n- X/ D8 B T) c9 S4 V, n/ }5 e& _1 ] w) ^6 M" |$ f" F
1. 概率计算问题, Y7 d( N. S# D9 |3 K
' l7 Q* G3 J5 P& ?2 M% O2 s 2. 前向/后向算法5 ?0 t9 b \/ G) G- w8 W
3 Y' V9 i& _+ Z' H 3. HMM的参数学习7 l3 {* X, g" X+ e9 M8 _* ~
, K: F( Z4 E4 N. u# s' \ 4. Baum-Welch算法详解4 `) C: f0 l1 d: `0 U. _5 ^1 O% t! @
5. Viterbi算法详解& [ l/ Y4 C+ b+ K% w6 F( F# \3 V4 z) r' j% W
6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较/ g, V: A4 `9 T- g
, Y0 r7 W: e) J' U* U4 `: n! k* S4 g, N G" i6 J3 t) g+ l% J4 B) e# p3 m$ w) S3 ], C* }
第二十四课：HMM实践
, F( }8 M" F* _: y- [
4 f5 G/ M& x6 s" D( ? 1. 动手自己实现HMM用于中文分词* ] L; q7 Z l6 K; P
2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析# J" { q- E+ e1 Y1 w
, z$ j8 j" D- J# X" J 3. 文件数据格式UFT-8、Unicode' w7 Z9 [8 G; O) ^7 T: A J$ o9 a$ m) d4 S6 N; |7 I
4. 停止词和标点符号对分词的影响* Y' Z1 v* P; @8 ?2 s6 y8 K8 x: K9 w% d; H+ f% _7 B7 H
5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案; o: } s' d2 T* Y u; q1 m) M+ M4 n: ~4 t
6. 发现新词和分词效果分析& }# {( V3 I+ n C7 b
7. 高斯混合模型HMM
/ b& u, l4 g9 h* u& L3 T5 M 8. GMM-HMM用于股票数据特征提取 + z: K& E# l5 t: C3 ]
7 p$ Q/ h. y4 W$ p
" C: E' H2 U) p, b$ _2 Y" L& U5 s' u9 w7 S" k% G4 L* H
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下载地址
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P7 k( V1 n+ t# m! X) l; H资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
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发表于 2022-6-27 04:36:01
