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我们的《机器学习》课程被认定为浙江省一流课程

机器学习算法与自然语言处理 • 1 周前 • 52 次点击  


MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。
社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初学者同学们的进步。
转载自 | 机器学习初学者

文件链接:http://jyt.zj.gov.cn/art/2022/11/15/art_1228998760_58938731.html

近日,浙江省教育厅公布了2022年省级一流本科课程认定结果,黄海广老师在中国大学慕课的《机器学习》课程,被认定为浙江省一流线上课程。


目前已经开课第四轮,共2万人报名学习,目前还可以报名学习。

课程地址:

https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179


1

『课程介绍』

Machine Learning(机器学习)是人工智能的核心,本课程用通俗和结合案例的方式,讲解机器学习算法,如经典算法:线性回归、逻辑回归、决策树等,也将讲解近几年才出现的如XGBoost、LightGBM等集成学习算法。此外,这门课还会讲解利用机器学习解决问题的实用技术,还包括Python、Scikit-learn工具的使用等等。

通过本课程,你不仅得到理论基础的学习,而且获得那些利用机器学习解决问题的实用技术,包括机器学习工具的使用等等。

与国内外很多非常优秀的机器学习课程或作品相比(如吴恩达机器学习课程、李航老师的统计学习方法、周志华老师的《机器学习》等),本课程对初学者来说,更加容易理解,本课程属于“雪中送炭”,而不是“锦上添花”,更适合初学者学习,主要解决初学者的三个问题:

  • 就是资料太多,难以取舍;

  • 理论性强,初学比较困难;

  • 代码资料比较少。

课程门槛较低,只要有本科三年级以上的数学知识,会一种编程语言,就可以掌握这门课程的绝大部分内容。

课程链接:
https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

课程资源公布在Github:

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course


2

『授课目标』

1、掌握机器学习的基本问题定义、基本模型,对机器学习学科有概览性的认识。

2、掌握目前主流的机器学习算法和模型,并能够根据实际问题的需要选择并实现相应的算法。

3、编程完成机器学习典型应用实例,对机器学习工程编程有初步的训练。


3

『课程大纲』

  • 01 引言

    • 1.1 机器学习概述

    • 1.2 机器学习的类型

    • 1.3 机器学习的背景知识

    • 1.4 机器学习的开发流程

  • 02 回归

    • 2.1 线性回归

    • 2.2 梯度下降

    • 2.3 正则化

    • 2.4 回归的评价指标

  • 03 逻辑回归

    • 3.1 分类问题

    • 3.2 Sigmoid函数

    • 3.3 逻辑回归求解

    • 3.4 逻辑回归的代码实现

  • 04  朴素贝叶斯

    • 4.1 贝叶斯方法

    • 4.2 朴素贝叶斯原理

    • 4.3 朴素贝叶斯案例

    • 4.4 朴素贝叶斯代码实现

  • 05 机器学习实践

    • 5.1 数据集划分

    • 5.2 评价指标

    • 5.3 正则化、偏差和方差

  • 06 机器学习库Scikit-learn

    • 6.1 机器学习库Scikit-learn概述

    • 6.2 机器学习库Scikit-learn的主要用法

    • 6.3 机器学习库Scikit-learn的使用案例

  • 07 KNN算法

    • 7.1 距离度量

    • 7.2 KNN算法

    • 7.3 KD树划分

    • 7.4 KD树搜索

  • 08 决策树

    • 8.1 决策树原理

    • 8.2 ID3算法

    • 8.3 C4.5算法

    • 8.4 CART算法

  • 09 集成学习

    • 9.1 集成学习方法概述

    • 9.2 AdaBoost和GBDT算法

    • 9.3 XGBoost算法

    • 9.4 LightGBM算法

    • 9.5 集成学习的代码实现

  • 10 人工神经网络

    • 10.1 人工神经网络概述

    • 10.2 感知机算法

    • 10.3 反向传播算法(BP算法)

  • 11 支持向量机

    • 11.1 支持向量机概述

    • 11.2 线性可分支持向量机

    • 11.3 线性支持向量机

    • 11.4 线性不可分支持向量机

    • 11.5 支持向量机的代码实现

  • 12 聚类

    • 12.1 无监督学习概述

    • 12.2 K-means聚类

    • 12.3 密度聚类和层次聚类

    • 12.4 聚类的评价指标

  • 13 降维

    • 13.1 降维概述

    • 13.2 SVD(奇异值分解)

    • 13.3 PCA(主成分分析)

  • 14 关联规则

    • 14.1 关联规则概述

    • 14.2 Apriori 算法

    • 14.3 FP-Growth算法

  • 15 机器学习项目流程

    • 15.1 机器学习项目流程概述

    • 15.2 数据清洗

    • 15.3 特征工程

    • 15.4 数据建模 

课程大纲可能会有小范围调整。

课程每个单元会有20道题目的测验,还有期末考试。

课程资源公布在Github:

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course


4

『预备知识』

数学基础:主要包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计。最低要求:大三上学期的数学水平。

编程基础:已经掌握一种编程工具,最好会使用Python进行简单地编程。


5

『课程定位』

基础入门课,适合大三以上的本科生,或者初学机器学习的硕士生,博士生,也适合对机器学习感兴趣的毕业生。
与其他优秀的机器学习课程相比,本课程内容相对简单易懂,资料全面,课程团队坚信:让地方性本科院校的学生也能入门机器学习。

进阶用户建议选择其中部分内容学习。


6

『课程答疑』

回答下几个比较突出的问题:

1.机器学习课程那么多,这门慕课有什么不同之处?

与国内外很多非常优秀的机器学习课程或作品相比(如吴恩达机器学习课程、李航老师的统计学习方法、周志华老师的《机器学习》等),本课程对初学者来说,属于“雪中送炭”,而不是“锦上添花”,更适合初学者学习,主要解决初学者的三个问题:

  • 就是资料太多,难以取舍;

  • 理论性强,初学比较困难;

  • 代码资料比较少。

学完这门课,机器学习应该就入门了,也会知道进一步需要学习什么。

2.课程过于简单,有些细节没有讲清楚。

这个有两个原因:

第一是慕课通常一个视频在15分钟之内,所以,有些知识点不能讲太细,否则会超时,因此有所取舍。

第二是课程定位问题,这门课程定位是入门基础课程,并非进阶课程,要照顾到广大初学者,特别是大三学生,所以有些知识点没有讲太详细,点到为止,比如支持向量机一章,如果详细讲,可能要超过两个小时,但这章的慕课只讲了40分钟。

3.课程太难,听不懂。

这个应该是基础太薄弱了,应该补下基础,理论上大三的数学水平,学习这门课程应该毫无难度。

4.语速问题

我录课的时候,尽量把语速放慢,这个是因为慕课的要求,语速不能太快,否则大多数读者跟不上进度。

5.代码下载问题

有同学说,课程的代码在github难下载,这里,我将所有代码都上传到慕课了,可以看慕课每章最后,都提供代码下载。

6.课程快结束了,能回放不?

我修改了设置,课程结束仍然可以回放,但前提是要报名这门课。

7.课程的测试题答案

课程练习答案,尚不公开,如果有疑问,可以发邮件haiguang2000@wzu.edu.cn来咨询个别问题。

8.教材问题

我写了一本教材,将要在清华大学出版社出版,目前在出版社加工,内容和慕课是完全匹配的,以后可以直接用这本教材。

9.课件问题

课件ppt原版文件,我可以提供给在校老师,只要用edu邮箱发邮件haiguang2000@wzu.edu.cn,报上姓名和学校,我都会发送全部原版ppt(目前已经发给690多位老师了)。

其他读者可以直接在github下载课件的pdf版本,不影响阅读,地址:

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course


7

『后续学习』

学完这个慕课以后,同学们应该会知道后续应该学习什么,机器学习范围比较大,可以在某方面进行深入钻研。

总之只要数学基础扎实,代码能力强,机器学习、深度学习,都可以学得很好!

后续建议学习李航老师的《统计学习方法》,或者周志华老师的《机器学习》(西瓜书)。


8

『课程资料』

1.如果是在校老师,请告知我们学校和姓名,我可以发原版ppt文件,请用edu邮箱联系我:haiguang2000@wzu.edu.cn

2.其他读者可以直接在github下载,地址:

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course

链接:

https://pan.baidu.com/s/1J3-QU6D3UFVlrjTY75FFLw 

提取码:43s2

为什么只给老师发原版课件?

我希望他们能在我的课件基础上修改完善,这样他们可以更好地把机器学习课程上好。其他读者下载的是pdf版本,Pdf版本的课件和原版ppt文件一致,在学习上没有区别,因为公开了,还是担心有些机构拿到原版文件用于商业用途(如收费培训),见谅!

部分课件截图


9

『如何学习?』

课程在中国大学慕课开课,这个平台是免费的。

课程地址:

https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

点击下方『阅读原文』立即报名。


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