以抵达新打破

课程纲要1、机器学习的数学根底1-数学剖析机器学习的通常办法和横向比照数学是有用的:以SVD为例机器学习的视点看数学温习数学剖析直观解说常数e导数/梯度随机梯度降低Taylor展式的落地运用gini系数凸函数Jensen不等式组合数与信息熵的联络2、机器学习的数学根底2-概率论与贝叶斯先验概率论根底古典概型贝叶斯公式先验散布/后验散布/共轭散布多见概率散布泊松散布和指数散布的物理含义协方差(矩阵)和相联络数独立和不有关大数规则和基地极约束理的实习含义3、机器学习的数学根底3-数理核算与参数估量核算量期望/方差/偏度/峰度基地矩/原点矩矩估量深化了解最大似然估量过拟合的数学原理与处理方案最大后验估量MAP误差方差二难4、机器学习的数学根底4-矩阵和线性代数线性代数在数学科学中的方位马尔科夫模型矩阵乘法的直观表达状况搬运矩阵矩阵和向量组特征向量的考虑和实习核算QR分化对称阵、正交阵、正定阵数据白化及其运用向量对向量求导标量对向量求导标量对矩阵求导5、机器学习的数学根底5-凸优化凸集的严厉数学表达凸集保凸运算切割超平面/支撑超平面凸函数/上境图Jensen不等式Fenchel不等式K-L散度凸优化共轭函数和对偶函数鞍点解说用对偶办法求解最小二乘疑问强对偶KKT条件6、Python根底1-Python及其数学库解说器Python2.7与IDE:Anaconda/PycharmPython根底:列表/元组/字典/类/文件Taylor展式的代码完结numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型运用多元高斯散布泊松散布、幂律散布典型图画处理7、Python根底2-机器学习库scikit-learn的介绍和典型运用丢失函数的制作多种数学曲线多项式拟合迅速傅里叶改换FFT奇异值分化SVDSoble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络卷积与(指数)移动均匀线股市数据剖析8、回归与特征挑选线性回归高斯散布最大似然估量L1/L2正则化Ridge与LASSOElasticNet梯度降低算法:BGD与SGD特征挑选与过拟合9、Logistic回归Sigmoid函数的直观解说Softmax回归的概念源头Logistic/Softmax回归最大熵模型K-L散度丢失函数10、回归实习机器学习sklearn库介绍回归代码完结和调参Ridge回归/LASSO/ElasticNetLogistic/Softmax回归广告投入与出售额回归剖析鸢尾花数据集的分类回归代码完结和调参穿插验证数据可视化11、决议方案树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息最大似然估量与最大熵模型ID3、C4.5、CART详解决议方案树的正则化预剪枝和后剪枝Bagging随机森林不平衡数据集的处理12、随机森林实习随机森林与特征挑选决议方案树运用于回归多符号的决议方案树回归决议方案树和随机森林的可视化葡萄酒数据集的决议方案树/随机森林分类13、行进行进为啥有用Adaboost算法加法模型与指数丢失梯度行进决议方案树GBDT14、XGBoost自个着手完结GBDTXGBoost库介绍Taylor展式与学习算法KAGGLE简介泰坦尼克乘客存活率估量15、SVM线性可分支撑向量机软距离的改善丢失函数的了解核函数的原理和挑选SMO算法支撑向量回归SVR16、SVM实习libSVM代码库介绍原始数据和特征提取调用开源库函数完结SVMSVR用于时刻序列曲线猜测SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比照17、聚类各种类似度衡量及其彼此联络Jaccard类似度和准确率、召回率Pearson相联络数与余弦类似度K-means与K-Medoids及变种AP算法(Sci07)/LPA算法及其运用密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)谱聚类SC聚类评估和作用方针18、聚类实习K-Means++算法原理和完结向量量化VQ及图画近似并查集的实习运用密度聚类的代码完结谱聚类用于图画切割19、EM算法最大似然估量Jensen不等式朴素了解EM算法准确推导EM算法EM算法的深化了解混合高斯散布主题模型pLSA20、EM算法实习多元高斯散布的EM完结分类作用的数据可视化EM与聚类的比照Dirichlet进程EM三维及等高线等图件的制作主题模型pLSA与EM算法21、贝叶斯网络朴素贝叶斯贝叶斯网络的表达条件概率表参数个数剖析马尔科夫模型D-separation条件独立的三品种型MarkovBlanket混合(离散+接连)网络:线性高斯模型Chow-Liu算法:最大权生成树MSWT22、朴素贝叶斯实习GaussianNBMultinomialNBBernoulliNB朴素贝叶斯用于鸢尾花数据朴素贝叶斯用于18000+篇新闻文本的分类23、主题模型LDA贝叶斯学派的模型知道共轭先验散布Dirichlet散布Laplace滑润Gibbs采样详解24、LDA实习网络爬虫的原理和代码完结中止词和高频词着手自个完结LDALDA开源包的运用和进程剖析Metropolis-Hastings算法MCMCLDA与word2vec的比照25、隐马尔科夫模型HMM概率核算疑问前向/后向算法HMM的参数学习Baum-Welch算法详解Viterbi算法详解隐马尔科夫模型的运用好坏比照26、HMM实习着手自个完结HMM用于中文分词多个言语分词开源包的运用和进程剖析文件数据格式UFT-8、Unicode中止词和标点符号对分词的影响前向后向算法核算概率溢出的处理方案发现新词和分词作用剖析高斯混合模型HMMGMM-HMM用于股市数据特征提取长按扫码加客服——参团,咨询,检查课程26884当即参团原价899.00100人以上599.00200人以上499.00300人以上399.00如今已达最低价文末加客服会议现场,大屏幕上显示的为中国代表团及申报信息。2巴拿马Jorge:“怎样辨认美国游客?谁穿大短裤谁便是!这些大短裤太丑了,看起来一点儿都不正式。鼓励和支持签订中长期合同的用户企业组成价格自律机构,对履约过程中出现的价格问题,及时向有关部门反映、举报,提出建议。不间云岩雍容影。
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