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小象学院《机器学习》升级版II 2016年11月4日开课，共24次课，每次2小时
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开课时间：
2016年11月4日，共24次课，每次2小时
学习方式：8 y, ]% z( v" y3 q
在线直播，共24次1 h* f7 U# P6 k# u; N
每周3次（周三、五、日晚上20:00-22:00）
直播后提供录制回放视频，在线反复观看，有效期1年; [) b; X: p+ e" U0 ~+ g
升级版II的内容特色：( [7 a" u5 Y2 G3 A: A
1，增加4次数学基础，掌握机器学习根本。
2，增加网络爬虫的原理和代码实现0 r7 n) Z7 f/ j( ?7 R
3，在阐述机器学习原理的同时，给出算法的源码实现和相应数据；确保大家懂推导，且会实现。" m8 V, j$ Z. J3 M0 w9 A% W- e6 p
4，删去部分章节中过于晦涩的公式推导，代之以直观的感性解释，增强理解力。 N1 {4 I* E0 P
5，重视项目实践，重视已有机器学习包，站在巨人的肩上。) m& B4 s# D2 Q4 f
6，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享实际案例。
7，对比不同的特征选择带来的预测效果差异。5 Q3 \5 P# L. v6 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。
9，涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pandas/scikit-learn/XGBoost/libSVM/LDA/Gensim/NLTK/HMMLearn
10，每个算法模块的讲解三部曲：原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库做效果对比。: S0 p* y( t0 [: A3 F: u( C
课程大纲4 T' h" m' m# P" o, O! K
第1 章 ： 机器学习应用实验手册
课时1：机器学习应用实验手册( A* f" f. k: m5 j5 U7 d( a7 a
第2 章 ： 第一周课件和录播视频3 E. r1 m# G1 f1 F& R& A7 i( ]
课时2：1.数学分析与概率论
课时3：1.数学分析与概率论（视频）9 r0 Z, _% C: \7 A
课时4：2.数理统计与参数估计* w2 s0 x# z% j; y& p) F' B
课时5：2.数理统计与参数估计（视频）2 @2 Z1 Q" q/ E1 r6 m
第3 章 ： 第二周课件和录播视频
课时6：3.矩阵和线性代数
课时7：3.矩阵和线性代数（视频）
课时8：4.凸优化; m3 P+ }( v: v, a7 M- N
课时9：凸优化(视频)
课时10：5.Python库
课时11： 5.Python库（视频）( }4 v3 E! O, D; R2 K3 l3 n9 D
第4 章 ： 第三周课件和录播视频; J. h$ h6 j* A3 P6 f+ t3 Q+ H* o+ a
课时12：6.Python库II2 u% o# H) Q7 q2 ?& X# R
课时13：6.Python库II （视频）; y! b" @ y# I* t4 ~
课时14：7.回归6 H+ }8 d% B) V3 A5 G3 X- u
课时15：7.回归 （视频）
课时16：8.回归实践* d: e, e. H& N2 B
课时17：8.回归实践（视频）( D, w* ~' h) t' I B$ e* i" t
第5 章 ： 第四周课件和录播视频
课时18：9.决策树和随机森林
课时19：9.决策树和随机森林（视频）
课时20：10.决策树和随机森林实践4 }# q* X# u! V c/ {
课时21：10.决策树和随机森林实践（视频）% K# G' ?5 B! F* z+ N* E& b# \$ D
课时22：11.提升2 P! ]0 K4 q. {) |! J& w7 q
课时23：提升(视频)& k0 k+ W8 ~4 x/ Z9 j, K/ z# i b
第6 章 ： 第五周课件和录播视频
课时24：12.XGBoost实践7 A) Y8 t6 Q4 M0 s; A' Y
课时25：12.XGBoost实践（视频）
课时26：13.SVM8 U6 H w0 R: W. X
课时27：13.SVM（视频）
课时28：14.SVM实践/ C. b5 z9 D* c9 o) l! D
课时29：14.SVM实践（视频）. v8 Z* n3 w2 S* K
第7 章 ： 第六周课件和录播视频" x; e( q/ s {# [0 C3 L
课时30：15.聚类
课时31：15. 聚类（视频）# |+ d" J0 ?; u0 o' _, Y
课时32：16.聚类实践
课时33：16. 聚类实践（视频）
课时34：17.EM算法
课时35：17. EM算法（视频）) p+ e9 P( M2 }0 |- n
第8 章 ： 第七周课件和录播视频
课时36：18.EM算法实践
课时37：18. EM算法实践（视频）
课时38：19.贝叶斯网络
课时39：19. 贝叶斯网络（视频）/ R' [+ Z& C, v( l9 D& D W* E
课时40：20.朴素贝叶斯实践1 u6 H) g; |; ?# y- p
课时41：20.朴素贝叶斯实践（视频）6 `+ k r K. \! j( t
第9 章 ： 第八周课件和录播视频
课时42：21.主题模型' ?9 v0 q0 e7 Z
课时43：视频-21.主题模型+ ~5 p! N N- @6 |$ y+ E
课时44：22.主题模型实践( J2 {* m2 N2 P" M: {) p
课时45：22.主题模型实践（视频）" Q2 A2 N3 P% p! E# f
课时46：23.HMM
课时47：23. HMM（视频）
课时48：24.HMM实践
课时49：24. HMM实践（视频）
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