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【课程调查】课程《Python四部曲之《Python机器学习》课程大纲(征求意见稿)》正在调研中,欢迎参与讨论!

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发表于 2015-11-6 15:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python机器学习

之前在炼数成金已经开过一门《机器学习》(http://www.dataguru.cn/article-4063-1.html),那么新开的这门课程与之前的课有何差别?
1 之前的机器学习课程使用R,Matlab作为实现工具,本课程用Python,事实上用了很大篇幅去讲Python下机器学习算法的实现,课程显得对IT人更友好一些
2 在内容上作出了一些剪裁,例如去掉了Python不是很擅长的神经网络这个部分,增加了推荐系统等新内容
3 在算法讲解上,吸取之前课程的经验,讲得更加细致,深入,容易理解

第1课 什么是机器学习?Python vs R,Python语言基础,与机器学习有关的Python库,NumPy,SciPy,Matplotlib,sklearn等
第2课 从分类器开始,knn,决策树,案例:手写字体识别,博弈系统设计
第3课 贝叶斯学习,朴素贝叶斯分类器,信念贝叶斯网络,Python与自然语言处理,案例:用Python实现文本分类,过滤垃圾邮件,智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警,情感分析
第4课 线性回归,logistic回归,树回归。案例:电子商务业绩预测
第5课 支持向量机,极度复杂难以理解的算法但对处理非线性边界又特别自然有效。几何背景意义,SMO算法,核函数。案例:再次面对手写体识别
第6课 组合提升算法,怎样通过算法民主获得令人惊异的准确率?bagging,boosting,adaboost算法
第7课 降维技术,主成分分析与因子分析,怎样大幅度降低问题的复杂度,并且去掉冗余的维度?案例:股票指数设计,企业员工KPI设计,测试数据分析
第8课 变量选择技术:岭回归,Lasso,弹性网,怎样从成千上万的变量里找出有用的变量?
第9课 无监督学习之关联规则挖掘,用Python实现Apriori和FP-Growth算法,案例:超市购物篮分析
第10课 无监督学习之聚类,常用聚类算法介绍,如何决定类的个数?如何评估聚类的合理性?用Python实现K-means算法。案例:信用卡数据分析,寻找优质用户和盗刷卡者。描画生物进化树
第11课 推荐系统,常用推荐算法介绍,SVD隐语义算法,用Python实现SVD。案例:电子商务推荐系统
第12课 Python与大数据,怎样在Hadoop等分布式集群上利用Python语言实现各种机器学习算法?

本课程是Python四部曲中承前启后的一门课,欢迎大家就内容多提意见建议!
附:Python四部曲课程列表
《数据分析展现与Python》
《Python机器学习》
《Python自然语言处理》
《Python大数据》
预计2016年内可以将上述课程上线讲授完毕
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发表于 2017-5-21 11:56 | 显示全部楼层
有基于python的证券交易量化投资课程吗?谢谢!
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