机器学习课程-北京大学蒋严冰.md

#北京大学机器学习课程大纲-蒋严冰

1.机器学习概论篇
- 机器学习当代应用与前沿
- 机器学习定义
- 机器学习领域如何划分？
- 机器学习与神经网络？
- 机器学习与大数据的关系？
2.机器学习基础理论
- 算法数学基础理论
- 监督学习与非监督学习
- 基础回归类算法
- 基础分类算法
- 集成算法
- 树类模型
- 神经网络类模型
- 强化学习
- GAN生成学习
- 主成分分析
- 降维
- 聚类
3.案例
- 3.1. 结构化数据回归实践篇(预测洛杉矶房价)
  - 房价数据初探-我们从中可以知道什么？
  - 数据集的价值
  - 清洗和处理你的数据集
  - 用逻辑回归学习来实现你的第一个模型
  - 如何评价与分析你的模型
  - 特征工程初探-加深特征的功能
  - 重新训练并更新你的模型
  - 使用模型来预测房价
  - 使用神经网络来回归房价
  - 什么是神经网络
  - 使用Tensorflow构建你的第一个神经网络
  - 优化你的网络
- 3.2. 结构化数据分类篇(Titanic生还者分类)
  - 数据集如何变成算法
  - 数据清洗与数据填充
  - Pandas基础讲解
  - 数据PCA与白化
  - Scilearn基础讲解
  - 设计训练评测的Pipeline
  - PR曲线与AUC曲线
  - Loss函数设计
  - 训练集评测集制作
  - 使用GBDT对数据进行回归
  - 分析你的结果
  - 特征工程与超参迭代优化模型
  - 关键因子分析
- 3.3. 计算机视觉分类篇(猫狗大战)数据与问题学习
  - 了解CNN卷积神经网络
  - 基本的卷积神经网络结构
  - Loss函数的设计
  - 评测方法的设计
  - 构建你的第一个Convnet
  - 交叉验证
  - SDG/Adam/AdamW优化器
  - 评测并可视化你的模型
  - 通过调参优化你的模型
  - VGG网络优化你的模型
  - GoogleNet优化你的模型
  - ResNet优化你的模型
  - 小节
- 3.4. 计算机视觉多分类篇(ImageNet-1000分类)
  - 数据集的分析与问题学习
  - 多分类问题的分类学习设计
  - Loss函数的设计
  - 多分类问题的评价方法
  - 制作你的训练集/评测集
  - 使用GoogleNet/ResNet进行分类和优化
  - 超参调整
  - 评测你的模型
  - 多卡训练
  - 如何框架化你的分类模型
  - 将模型制作成SaaS服务
  - 做一个分类的APP
- 3.5. 计算机视觉检测篇(找找你的狗)
  - 数据集观察
  - Loss函数的设计
  - 朴素检测算法进行检测
  - RCNN检测算法进行检测
  - Fast-RCNN算法实现
  - Faster-RCNN算法实现
  - Yolo算法实现
  - SSD算法实现
  - 各种算法优缺点与效果总结
  - 做一个检测的APP
4.企业实践
- 微软小冰中知识问答与对话技术简介
- 微软小冰中人脸识别技术简介
- 微软小冰中语音技术简介
- 微软推荐技术简介
5.小组项目答辩与指导

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