2017新Python机器深度学习自然语言处理视频教程文本挖掘算法实战 Python机器学习算法升级版 机器学习与数据挖掘（视频+课件+源码）

本课程为2017年下半年最新版，共24次课，每课时2小时。是对Python机器学习的最完美的诠释。

内容特色： 

1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序，“原理加实践，顶天立地”。 
2.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。 
3.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。 
4.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。 
5.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”。 
6.删去过于晦涩的公式推导，代之以直观解释，增强感性理解。 
7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。 
8.重视项目实践(如工业实践、Kaggle等)，重视落地。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。 
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。 

课程大纲： 

第一课：机器学习的数学基础1 - 数学分析 

机器学习的一般方法和横向比较 
数学是有用的：以SVD为例 
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 
随机梯度下降 
Taylor展式的落地应用 
gini系数 
凸函数 
Jensen不等式 
组合数与信息熵的关系 
第二课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验 

概率论基础 
古典概型 
贝叶斯公式 
先验分布/后验分布/共轭分布 
常见概率分布 
泊松分布和指数分布的物理意义 
协方差(矩阵)和相关系数 
独立和不相关 
大数定律和中心极限定理的实践意义 
深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP 
过拟合的数学原理与解决方案 
第三课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数 

线性代数在数学科学中的地位 
马尔科夫模型 
矩阵乘法的直观表达 
状态转移矩阵 
矩阵和向量组 
特征向量的思考和实践计算 
QR分解 
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 
第四课：Python基础1 - Python及其数学库 

解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm 
Python基础：列表/元组/字典/类/文件 
Taylor展式的代码实现 
numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用 
多元高斯分布 
泊松分布、幂律分布 
典型图像处理 
蝴蝶效应 
分形与可视化 
第五课：Python基础2 - 机器学习库 

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 
快速傅里叶变换FFT 
奇异值分解SVD 
Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络 
卷积与(指数)移动平均线 
股票数据分析 
第六课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择 

实际生产问题中算法和特征的关系 
股票数据的特征提取和应用 
一致性检验 
缺失数据的处理 
环境数据异常检测和分析 
模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用 
朴素贝叶斯用于鸢尾花数据 
GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB 
朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类 
第七课： 回归 

线性回归 
Logistic/Softmax回归 
广义线性回归 
L1/L2正则化 
Ridge与LASSO 
Elastic Net 
梯度下降算法：BGD与SGD 
特征选择与过拟合 
第八课：Logistic回归 

Sigmoid函数的直观解释 
Softmax回归的概念源头 
Logistic/Softmax回归 
最大熵模型 
K-L散度 
损失函数 
Softmax回归的实现与调参 
第九课：回归实践 

机器学习sklearn库介绍 
线性回归代码实现和调参 
Softmax回归代码实现和调参 
Ridge回归/LASSO/Elastic Net 
Logistic/Softmax回归 
广告投入与销售额回归分析 
鸢尾花数据集的分类 
交叉验证 
数据可视化 
第十课：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 
决策树的正则化 
预剪枝和后剪枝 
Bagging 
随机森林 
不平衡数据集的处理 
利用随机森林做特征选择 
使用随机森林计算样本相似度 
数据异常值检测 
第十一课：随机森林实践 

随机森林与特征选择 
决策树应用于回归 
多标记的决策树回归 
决策树和随机森林的可视化 
葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 
波士顿房价预测 
第十二课：提升 

提升为什么有效 
梯度提升决策树GBDT 
XGBoost算法详解 
Adaboost算法 
加法模型与指数损失 
第十三课：提升实践 

Adaboost用于蘑菇数据分类 
Adaboost与随机森林的比较 
XGBoost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 
第十四课：SVM 

线性可分支持向量机 
软间隔的改进 
损失函数的理解 
核函数的原理和选择 
SMO算法 
支持向量回归SVR 
第十五课：SVM实践 

libSVM代码库介绍 
原始数据和特征提取 
葡萄酒数据分类 
数字图像的手写体识别 
SVR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 
第十六课：聚类（上） 

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 
第十七课：聚类（下） 

密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 
DensityPeak(Sci14) 
谱聚类SC 
聚类评价AMI/ARI/Silhouette 
LPA算法及其应用 
第十八课：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 
第十九课：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 
第二十课：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 

第二十一课：主题模型LDA 

贝叶斯学派的模型认识 

Beta分布与二项分布 
共轭先验分布 
Dirichlet分布 
Laplace平滑 
Gibbs采样详解 
第二十二课：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LDA 
LDA开源包的使用和过程分析 
Metropolis-Hastings算法 
MCMC 
LDA与word2vec的比较 
TextRank算法与实践 
第二十三课：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 
隐马尔科夫模型的应用优劣比较 
第二十四课：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HMM 

GMM-HMM用于股票数据特征提取 

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