本课程主要围绕书籍《白话大数据与机器学习》，提取了其中的机器学习部分，从数据统计、数据指标理解、数据模型、聚类/分类与机器学习、数据应用，以及扩展讨论这样的角度来层层深入，十分适合小白入门，让尤其是不擅长数学的学习者降低对机器学习算法的恐惧感。另外参考书中，为了调节阅读气氛，帮助大家理解，结合大量案例与漫画，将抽象的数学、算法与应用，与现实生活中的案例和事件一一做了关联。
学习人群定位：小白入门
现有资料：《白话大数据与机器学习》高扬
就业方向：算法工程师、数据挖掘工程师、数据分析师、大数据工程师、软件工程师
本课程需要8周， 每周有3~5门课。课程时间安排如下：
| 课程 | 时间 |
|---|---|
| 第01-02课 | 周一、周二 |
| 第03课及之后 | 周四、周五 |
| 自由学习时间 | 周三、周六 |
| 本周作业 | 本周任何空余时间 |
| 提交作业的学习链接 | 周日晚20:00前 |
★ 作业学习链接的形式：博客/Github/其他形式
第01课：课程引导&机器学习介绍
本周作业：
制定自己的学习计划，开通自己的学习博客，注册自己的Github。参考资料：
Chapter8（P87）
第01课：基本概念
- 回归的概念
- 线性回归的基本表达形式
- 拟合(打点计时器计算重力加速度→积分)
- 代码实现并画图
第02课：残差分析
- 对打点计时器所画图形进行残差分析
- 最小二乘法的原理（其他资料：最小二乘法理论、推导、算法）
- 对残差平方和求极值（斜率、截距 的推导及含义）
第03课：过拟合
- 什么是过拟合（拟合的函数完美的匹配训练集数据）
- 出现过拟合的原因（样本少，力求完美）
- 举例说明过拟合的危害（描述复杂，失去泛化能力）
- 过拟合的解决办法（减少特征维度，正则化）
第04课：欠拟合
- 什么是欠拟合（拟合的函数和训练集误差较大）
- 欠拟合的原因（参数过少，拟合方法不对）
- 欠拟合的危害
- 欠拟合的解决办法（增加特征维度来解决）
第05课：曲线拟合转化为线性拟合
本周作业：
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- 代码实现线性回归算法（尝试使用对数变换法）
- 代码实现最小二乘法的线性拟合
- 整理过拟合及欠拟合的解决办法，并分别采用1-2种办法代码实现
Chapter9（P105）
第01课：数学基础
第02课：聚类概述和K-Means算法
- 聚类现象：归纳和总结相似事物（P105-106）（其他资料：CS 229 - 无监督学习_3 min）
- K-Means算法：算法步骤和代码实现（P106-109）（其他资料：CS 229 - KMeans算法_12 min）
- 有趣模式：Kmeans算法将数据分组的划分方法（P109-110）
- 孤立点：产生原因和应用（P110）
第03课：层次聚类
- 层次聚类：自底向上的层级模式（P110-113）
- 思路1：分裂的层次聚类方法
- 思路2：凝聚的层次聚类方法
- 聚类的3种度量策略 及 Ward策略的代码实现
第04课：密度聚类
- 密度聚类的应用场景：聚类形状不规则 / 与K-Means聚类对比（P113）
- sklearn中密度分类的算法库 - 例子代码实现（P114-116）
- DBSCAN的参数解释：eps、min_samples（P116）
第05课：聚类评估 - 判断聚类的质量
- 聚类质量评估概述：3个方面（P116-124）
- 1 - 聚类趋势：算法步骤和代码
- 2 - 簇数确定：经验法和肘方法、肘方法的代码实现（其他资料： CS229 - 选取聚类数量_8 min）
- 3 - 测定聚类质量：外在方法（参考类簇标准）和内在方法（轮廓系数）、内在方法code
本周作业：
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- K-Means：算法步骤及代码实现
- 凝聚的层次聚类：算法步骤及代码实现（P111例子用Maximum策略）
- 密度聚类：算法步骤和代码实现
Chapter10.1 — 10.4
第01课：数学基础
第02课：朴素贝叶斯
- 基本**：先验概率转化为后验概率,然后根据后验概率的大小进行决策分类
- 贝叶斯公式
- 高斯朴素贝叶斯（一般用于连续型特征进行分类）
- 多项式朴素贝叶斯（一般用于高纬度向量分类）
- 伯努利朴素贝叶斯（一般用于bool类型特征进行分类）
第03课：决策树
- 举个约会的栗子
- 连续性变量找最佳切分点（先排序，尝试所有的切分点，找到信息增益最大的一个）
- 决策树的构造方式
第04课：随机森林
- 集成学习概念
- 个体学习器概念
- boosting、bagging的相关概念
- 结合策略：平均法，投票法，学习法
- 随机森林**
第05课：隐马尔科夫链
- 已知隐藏状态数量，转换概率、可见状态链，求隐含状态链
- 思路：最大释然状态路径（一串序列，概率最大）
- 算法：维特比算法
- 举个例子：输入法中隐藏序列是想要输入的字符，可见序列是已经输入显示的字符
- 已知隐藏状态数量，转换概率、可见状态链，求隐含状态链
- 前向算法
- 已知隐藏状态数量，不知转换概率、有很多可见状态链，求转换概率(最常见)
- 代码实现对输出词汇的预测
本周作业：
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- 朴素贝叶斯：算法步骤及代码实现高斯朴素贝叶斯对疾病的预测
- 随机森林：算法步骤及代码实现随机森林对相亲的预测
- 决策树：算法步骤及代码实现决策树对相亲的预测
- 隐马尔科夫链：算法步骤和代码实现隐马尔科夫链对词汇输出的预测
Chapter10.5 — 10.6
第01课：数学基础
第02课：支持向量机SVM
- 由案例 "年龄和好坏" 引入基本概念
- 超平面：一维空间的点 → 二维空间的线 → 三维空间的面
- 过拟合问题
- 不纯度：权衡精确度和不纯度
- 线性可分模型：间隔最大化的分类超平面（P160）
- 线性不可分问题
- 非线性变换映射到高维空间
- 核函数：替代样本内积
- sklearn中的类SVC - 案例的代码实现（P163）
- SVM算法小结
第03课：遗传算法
- 借鉴进化论的随机搜索方法：进化过程
- 遗传算法的关键步骤：基因编码、设计初始群体、适应度计算和产生下一代和迭代计算
- 实例1 - 背包问题
- 穷举法
- 遗传算法的求解过程
- 遗传算法的注意事项（P169）
- 可调整的地方：初始群体、适应度函数、基因重组和迭代结束
- 背包问题采用遗传算法求解的代码实现（P170）
- 实例2 - 极值问题
- 微积分领域的解法
- 遗传算法的求解过程
- 极值问题采用遗传算法求解的代码实现（P177）
- 执行代码时的问题：再播撒不均匀（P180）
- 解决方法：初始种群扩大化 和 每一代遴选增加名额
本周作业：
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- SVM：算法步骤及代码实现（P163例子尝试4种核函数）
- 遗传算法：代码实现 - 求函数z = ysin(x) + xcos(y)在x位于[-10,10] 和 y位于[10,10]之间的最大值。（P177）
Chapter11 & 12
第01课：数学基础
- 支持度（P185）
- 置信度（P185）
- 笛卡儿积（P189）
- 提升度（P192）
第02课：关联分析
- 频繁模式：高频率的模式
- Apriori算法：找出数据值中频繁出现的数据集合
- 关联分析相关性分析：提升度
- 稀有模式&负模式
- 支持度远低于设定支持度的模式：稀有模式
- 至少是很少一起出现的频繁模式：负模式
第03课：用户画像
- 画像的方法：打标签
- 结构化标签：表一样
- 丰富度有限
- 信息正确性高
- 非结构化标签：属性无明显区分
- 举例子：广告的运作流程
- 画画看：通过软件列表，使用记录，浏览器访问记录等画像
- 给标签不同的权重
- 结构化标签：表一样
- 利用用户画像
- 割裂型用户画像
- 紧密型用户画像
- 到底“像不像”
- 跟谁比
- 信息反馈
本周作业：
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- SQL实现啤酒=>香烟的支持度与置信度计算
- Apriori算法的步骤并用代码实现
Chapter13 & 14
第01课：数学基础
- 余弦相似度（P210&P217）
- 精确度和召回率（P219）
第02课：推荐算法
- 推荐系统的现象和目的：提高转化率
- 推荐思路1 - 朴素贝叶斯分类：例子
- 推荐思路2 - 协同过滤（基于搜索记录）
- 基于邻域的推荐算法（邻居方法）
- 基于用户的协同过滤
- 算法步骤：用户偏好列表 → 设计相似向量 → 选取超过相似阈值的用户
- 基于商品的协同过滤
- 核心思路：通过分析用户行为，计算物品间的相似度
- 计算步骤：计算物品相似度 → 根据物品相似度和用户偏好给用户生成推荐列表
- 例子 - 文娱用品商店销售记录：构造物品的邻接矩阵 → 叠加邻接矩阵 → ...
- 基于用户的协同过滤
- 基于模型的推荐算法（"Matrix factorization techniques for recommender systems"）
- 基于邻域的推荐算法（邻居方法）
- 优化问题
- 规模和效率：例子 & 解决措施
- 覆盖率和多样性
- 例子
- 解决措施：归一化物品相似度
第03课：文本挖掘
- 文本挖掘的概述：结构化数据挖掘（自然语言分析）和 非结构化数据挖掘
- 文本挖掘的7个主要领域
- 文本分类
- 分词：词典式检索 → 基于统计语言模型（SLM）etc.
- 文本表示（向量化）：词频 → TFIDF
- 分类标记：描述分词和分类标签的映射关系
- Rocchio算法：原型向量 & 代码（P222） & 两大假设（缺点）
- 朴素贝叶斯算法：例子的计算步骤 & 代码（P225）
- K近邻算法：算法流程 & 优缺点 & 代码（P226）
- 支持向量机算法：算法思路 & 优缺点 & 代码（P227）
本周作业：
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- 基于商品的协同过滤：算法流程，参照例子 - 文娱用品商店销售记录（P212）
- 分类标记：下述算法的算法流程、优缺点和代码： Rocchio算法（代码 - P222）、朴素贝叶斯算法（代码 - P225）、K近邻算法（ 代码 - P226）和 支持向量机算法（代码 - P227）
Chapter15
第01课：数学基础
- 卷积（P248）
第02课：人工神经网络
- 起源：大脑、人体神经元 → 由神经元模拟电子信息处理系统
- 人工神经网络
- 训练过程：初始化权重、训练
- 与回归、SVM对比
- 常见的神经网络模型
- 感知机
- BP神经网络
- 结构和原理：两层BP为例，激活函数Logisitic函数
- ☆训练过程：误差计算、反向传播和权值修正
- 例子 - 手写数字识别：BP神经网络的流程 和 代码（P243）
- 卷积神经网络
- 概述：特征提取层、特征映射层
- 例子 - 青苹果图片：CNN的流程
第03课：小节作业
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- BP神经网络的算法流程
- CNN的算法流程
第04课：期末考试
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent