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[商业智能] BAT工业实战 机器学习工程师 第八期

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发表于 2018-12-28 11:27:20 | 显示全部楼层 |阅读模式

来自真正工业实践,真正工业人士授课的工业课程,且本第8期更加侧重实战项目辅导,六大阶段、层层深入、直通ML的本质及其应用


项目驱动 实战第一
本课程从机器学习中的数学基础、到基本模型、特征工程、工业实战、高阶知识、深度学习,六大阶段,层层深入、逐层递进,直通机器学习本质与其应用,且解决以下十大问题

微积分与矩阵知识在机器学习中如何应用

逻辑回归如何在海量工业实战数据下应用

如何对商品销量进行高准确率预测

如何使用隐马尔可夫模型(HMM)对中文进行分词

如何使用随机森林和支持向量机(SVM)对数据进行分类

如何使用Tensorflow构建RNN模型进行分类预测

如何使用LDA等对文档进行分类

如何自己构建数据集并使用Caffe进行分类

如何使用xgboost与lightGBM在Kaggle比赛中获胜

如何使用循环神经网络抓取文本特征

目录:
夯实数学基础

第1课(上)微积分

知识点1: 微积分的基本概念
第1课(下)概率论

知识点1: 概率论简介
第2课(上) 线性代数

知识点1: 线性代数基础
第2课(下) 凸优化

知识点1: 凸优化简介
掌握基本模型 打开ML大门

第3课 回归问题与应用

知识点1: 线性回归、logistic回归、梯度下降
实战项目: 分布拟合与回归、用LR分类与概率预测
实战项目: 实际工程海量数据下的logistic回归使用,包括样本处理、特征处理、算法调优和背后的原理
第4课 决策树、随机森林、GBDT

知识点1: 决策树 随机森林、GBDT
实战项目: 使用随机森林进行数据分类
第5课 SVM

知识点1: 线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、SMO
实战项目: 使用SVM进行数据分类
第6课 最大熵与EM算法(上)

知识点1: 熵、相对熵、信息增益、最大熵模型、IIS、GMM
重中之重 特征工程

第7课 机器学习中的特征工程处理

知识点1: 数据清洗、异常点处理、特征抽取、选择与组合策略
实战项目: 特征处理与特征选择工具与模板
第8课 多算法组合与模型最优化

知识点1: 机器学习问题场景分析、算法选择、模型构建、模型性能分析与优化策略
实战项目: 构建模型组合策略工具与模板
工业实战 在实战中掌握一切

第9课 sklearn与机器学习实战

知识点1: sklearn板块介绍,组装与建模流程搭建
实战项目: 经典Titanic案例,商品销量预测案例等
第10课 高级工具xgboost/lightGBM与建模实战

知识点1: xgboost与lightGBM使用方法与高级功能
实战项目: Titanic与商品销量预测进阶,Kaggle案例实战
第11课 用户画像与推荐系统

知识点1: 基于内容的推荐,协同过滤,隐语义模型,learning to rank,推荐系统评估
实战项目: 实际打分数据上的推荐系统构建
第12课 聚类

知识点1: K-means/K-Medoid/层次聚类
实战项目: K-means代码实现和实际应用分析
第13课 聚类与推荐系统实战

实战项目: 用户聚类结合推荐算法,构建推荐系统完整案例(送完整可运行的代码)
高阶知识 深入机器学习

第14课 贝叶斯网络

知识点1: 朴素贝叶斯、有向分离、马尔科夫模型
第15课 隐马尔科夫模型HMM

知识点1: 概率计算问题、参数学习问题、状态预测问题
实战项目: 使用HMM进行中文分词
第16课 主题模型

知识点1: pLSA、共轭先验分布、LDA
实战项目: 使用LDA进行文档分类
迈入深度学习 打开DL大门

第17课 神经网络初步

知识点1: 全连接神经网络、反向传播算法与权重优化,训练注意点
实战项目: 构建神经网络解决非线性切分问题
第18课 卷积神经网络与计算机视觉

知识点1: 卷积神经网络结构分析、过拟合与随机失活,卷积神经网络理解
实战项目: 工业界常用网络结构与搭建
第19课 循环神经网络与自然语言处理

知识点1: 循环神经网络、长时依赖问题与长短时记忆网络,BPTT算法
实战项目: 利用循环神经网络生成文本、学汪峰写歌词
第20课 深度学习实践

知识点1: Caffe应用要点、TensorFlow/Keras简介
实战项目: 用Caffe在自己的数据集上完成分类,用Tensorflow构建RNN模型分类预测

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发表于 2018-12-28 16:45:28 | 显示全部楼层
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得自学之家是注册对了!

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发表于 2018-12-31 14:44:28 | 显示全部楼层
如何使用Tensorflow构建RNN模型进行分类预测

如何使用LDA等对文档进行分类

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发表于 2019-1-5 18:39:58 | 显示全部楼层
既然你诚信诚意的推荐了,那我就勉为其难的看看吧!自学之家不走平凡路。

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发表于 2019-1-19 17:29:08 | 显示全部楼层
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