python培训班 深圳现场
作者：互联网
一、课程学习目标
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。
2.“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。
6.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，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。
二、课程目标
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、以实际应用案例分析各种算法的选择等。
三、培训对象
大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
时间地点：
2020年11月26日--29日深圳（25日报到）
四、详细培训内容介绍
课程模块
课程主题
主要内容及案例和演示
模块一
机器学习的数学基础1 - 数学分析
1. 机器学习的一般方法和横向比较
2. 数学是有用的：以SVD为例
3. 机器学习的角度看数学
4. 复习数学分析
5. 直观解释常数e
6. 导数/梯度
7. 随机梯度下降
8. Taylor展式的落地应用
9. gini系数
10. 凸函数
11. Jensen不等式
12. 组合数与信息熵的关系
模块二
机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验
1. 概率论基础
2. 古典概型
3. 贝叶斯公式
4. 先验分布/后验分布/共轭分布
5. 常见概率分布
6. 泊松分布和指数分布的物理意义
7. 协方差(矩阵)和相关系数
8. 独立和不相关
9. 大数定律和中心极限定理的实践意义
10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP
11. 过拟合的数学原理与解决方案
模块三
机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数
1. 线性代数在数学科学中的地位
2. 马尔科夫模型
3. 矩阵乘法的直观表达
4. 状态转移矩阵
5. 矩阵和向量组
6. 特征向量的思考和实践计算
7. QR分解
8. 对称阵、正交阵、正定阵
9. 数据白化及其应用
10. 向量对向量求导
11. 标量对向量求导
12. 标量对矩阵求导工作机制
模块四
Python基础1 - Python及其数学库
1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm
2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件
3. Taylor展式的代码实现
4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用
5. 多元高斯分布
6. 泊松分布、幂律分布
7. 典型图像处理
8. 蝴蝶效应
9. 分形与可视化
模块五
Python基础2 - 机器学习库
1. scikit-learn的介绍和典型使用
2. 损失函数的绘制
3. 多种数学曲线
4. 多项式拟合
5. 快速傅里叶变换FFT
6. 奇异值分解SVD
7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络
8. 卷积与(指数)移动平均线
9. 股票数据分析
模块六
Python基础3 - 数据清洗和特征选择
1. 实际生产问题中算法和特征的关系
2. 股票数据的特征提取和应用
3. 一致性检验
4. 缺失数据的处理
5. 环境数据异常检测和分析
6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用
7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据
8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类
模块七
回归
1. 线性回归
2. Logistic/Softmax回归
3. 广义线性回归
4. L1/L2正则化
5. Ridge与LASSO
6. Elastic Net
7. 梯度下降算法：BGD与SGD
8. 特征选择与过拟合
模块八
Logistic回归
1. Sigmoid函数的直观解释
2. Softmax回归的概念源头
3. Logistic/Softmax回归
4. 最大熵模型
5. K-L散度
6. 损失函数
7. Softmax回归的实现与调参
模块九
回归实践
1. 机器学习sklearn库介绍
2. 线性回归代码实现和调参
3. Softmax回归代码实现和调参
4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net
5. Logistic/Softmax回归
6. 广告投入与销售额回归分析
7. 鸢尾花数据集的分类
8. 交叉验证
9. 数据可视化
模块十
决策树和随机森林
1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息
2. 最大似然估计与最大熵模型
3. ID3、C4.5、CART详解
4. 决策树的正则化
5. 预剪枝和后剪枝
6. Bagging
7. 随机森林
8. 不平衡数据集的处理
9. 利用随机森林做特征选择
10. 使用随机森林计算样本相似度
11. 数据异常值检测
模块十一
随机森林实践
1. 随机森林与特征选择
2. 决策树应用于回归
3. 多标记的决策树回归
4. 决策树和随机森林的可视化
5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类
6. 波士顿房价预测
模块十二
提升
1. 提升为什么有效
2. 梯度提升决策树GBDT
3. XGBoost算法详解
4. Adaboost算法
5. 加法模型与指数损失
模块十三
提升实践
1. Adaboost用于蘑菇数据分类
2. Adaboost与随机森林的比较
3. XGBoost库介绍
4. Taylor展式与学习算法
5. KAGGLE简介
6. 泰坦尼克乘客存活率估计
模块十四
SVM
1. 线性可分支持向量机
2. 软间隔的改进
3. 损失函数的理解
4. 核函数的原理和选择
5. SMO算法
6. 支持向量回归SVR
模块十五
SVM实践
1. libSVM代码库介绍
2. 原始数据和特征提取
3. 葡萄酒数据分类
4. 数字图像的手写体识别
5. SVR用于时间序列曲线预测
6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较
模块十六
聚类（一）
1. 各种相似度度量及其相互关系
2. Jaccard相似度和准确率、召回率
3. Pearson相关系数与余弦相似度
4. K-means与K-Medoids及变种
5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用
模块十七
聚类（二）
1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
2. DensityPeak(Sci14)
3. 谱聚类SC
4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette
5. LPA算法及其应用
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