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>本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、机器学习算法的应用场景介绍等。
【课程内容】
数学基础1-数学分析
机器学习的角度看数学复习数学分析直观解释常数e导数/梯度与SGDTaylor展式凸函数概率论基础古典概型贝叶斯公式常见概率分布
数学基础2-数理统计与参数估计
统计量期望/方差/偏度/峰度协方差(矩阵)和相关系数独立和不相关大数定律中心极限定理中心矩/原点矩/矩估计深刻理解最大似然估计过拟合的数学原理偏差方差二难
数学基础3-矩阵和线忄生代数
线忄生代数是有用的：以SVD为例马尔科夫模型和矩阵乘法、状态转移矩阵矩阵和向量组特征值和特征向量对称阵、正交阵、正定阵数据白化及其应用向量对向量求导标量对向量求导标量对矩阵求导
数学基础4-凸优化
凸集的严格数学表达凸集保凸运算分割超平面/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释用对偶方法求解最小二乘问题强对偶KKT条件
Python基础及其数学库的使用
解释器Python2.7与IDE：Anaconda/PycharmPython基础：列表/元组/字典/类/文件numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用典型图像处理
Python基础及其机器学习库的使用
scikit-learn的介绍和典型使用损失函数的绘制多种数学曲线多项式拟合股票数据分析、卷积、(指数)移动平均线
回归
线忄生回归高斯分布Logistic回归最大似然估计梯度下降算法：BGD与SGD特征选择与过拟合
回归实践
机器学习sklearn库介绍Ridge回归、LASSOLogistic/Softmax回归回归代码实现和调参交叉验证数据可视化
决策树和随机森林
熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息最大似然估计与最大熵模型ID3、C4.5、CART详解决策树的评价预剪枝和后剪枝Bagging随机森林
随机森林实践
手写随机森林实践调用开源库函数完成随机森林数据结构的综合使用gini系数
提升
提升为什么有效Adaboost算法加法模型与指数损失梯度提升决策树GBDT
XGBoost
自己动手实现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计
SVM
线忄生可分支持向量机软间隔的改进损失函数的理解核函数的原理和选择s*O算法支持向量回归SVR
SVM实践
libSVM代码库介绍原始数据和特征提取调用开源库函数完成SVMSVR用于时间序列曲线预测SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
聚类
各种相似度度量及其相互关系Jaccard相似度和准确率、召回率Pearson相关系数与余弦相似度K-means与K-Medoids及变种AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)谱聚类SC聚类评价和结果指标
聚类实践
K-Means++算法原理和实现向量量化VQ及图像近似并查集的实践应用密度聚类的代码实现谱聚类用于图片分割
EM算法
最大似然估计Jensen不等式朴素理解EM算法精确推导EM算法EM算法的深入理解混合高斯分布主题模型pLSA
EM算法实践
多元高斯分布的EM实现分类结果的数据可视化EM与聚类的比较Dirichlet过程EM三维及等高线等图件的绘制主题模型pLSA与EM算法
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分析马尔科夫模型D-separation条件独立的三种类型MarkovBlanket混合(离散+连续)网络：线忄生高斯模型Chow-Liu算法：最大权生成树MSWT
朴素贝叶斯实践
GaussianNBMultinomialNBBernoulliNB朴素贝叶斯用于鸢尾花数据朴素贝叶斯用于路透社新闻文本分类
主题模型LDA
贝叶斯学派的模型认识共轭先验分布Dirichlet分布Laplace平滑Gibbs采样详解
LDA实践
网络爬虫的原理和代码实现停止词和高频词动手自己实现LDALDA开源包的使用和过程分析Metropolis-Hastings算法MCMCLDA与word2vec的比较
隐马尔科夫模型HMM
概率计算问题前向/后向算法HMM的参数学习Baum-Welch算法详解Viterbi算法详解
HMM实践
动手自己实现HMM用于中文分词多个语言分词开源包的使用和过程分析文件数据格式UFT-8、Unicode停止词和标点符号对分词的影响前向后向算法计算概率溢出的解决方案发现新词和分词效果分析高斯混合模型HMMGMM-HMM用于股票数据特征提取
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