机器学习、深度学习、自然语言处理的算法及数学公式视频课程.docx

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1、51cto学院-机器学习、深度学习、自然语言处理的算法及数学公式视频课程课程目标掌握机器学习理论知识，达到会很容易应用开源机器学习库，然后再深入的达到可以自己写出性能不错的算法适用人群对机器学习，大数据感兴趣的童鞋，工作中需要应用机器学习算法为业务做支撑的童鞋课程简介 本课程主要是关于机器学习、深度学习、NLP的理论基础，需要结合数学，自然语言处理才能把机器学习算法发挥到他应有的长处； 把简单作为原则，对于难于理解的算法及数学公式，尽量形象化，实例说明课程1最小二乘法14分钟这是关于机器学习算法的课程，任何事情都是物极必反，必由浅入深，千里之行，始于足下2机器学习/大数据/自然语言处理/深度学

2、习/推荐系统总论13分钟能从软件工程的角度运用大数据技术结合机器学习原理应用机器学习算法为企业创造收益 课程目标： 1.了解概念 2.初窥价值 3.能单独运用于企业中，为企业创造收入 4.将算法利用大数据工具(如Spark,Mahout)灵活运用算法 5.研究算的实现原理，懂得运用数据结构进行最大化优化 6.懂得安装部署配置大数据工具 7.形象理解透彻大数据源码，能自己打造分布式架构3图解梯度下降法10分钟梯度下降算法在机器学习以及深度学习里面是用的很广泛的一个优化算法4梯度下降算法推导10分钟5图解偏导、梯度向量10分钟6形象实例理解梯度下降算法16分钟7泰勒级数13分钟8正定Hessian

3、矩阵17分钟9牛顿下山法7分钟10极大似然估计11分钟11朴素贝叶斯20分钟12EM(期望最大化)算法18分钟13隐马尔可夫模型(HMM)-信道模型11分钟HMM应用非常广泛，比如语音识别，语音合成，机器翻译，命名实体识别，输入法等等，而自然语言处理联系密切；在我们的自然语言处理和应用实战系统中都会涉及到14实例理解隐马模型原理15分钟15隐马尔可夫模型-前向算法25分钟16隐马尔可夫模型-Viterbi译码算法21分钟很通用模型，因为译码问题在现实世界应用很广，音转汉，汉转音，语言之间的翻译，语音之间的翻译，关于信息传递的信道模型都可以套用该模型17隐马尔可夫模型-Baum-Welch算法1

4、4分钟18KNN(K近邻居算法）16分钟物以类聚，人以群分19图解K均值聚类6分钟20详解K-Means算法原理10分钟21K-Means优化思想4分钟22向量夹角公式5分钟23神奇的特征值、特征向量17分钟24Logistic回归即将发布25支持向量机(SVM)即将发布26PageRank即将发布27PCA即将发布28ICA即将发布29LDA即将发布30pLSA即将发布31LSI即将发布32局部加权回归即将发布33最大熵模型即将发布34条件随机场即将发布35最大熵隐马尔可夫模型即将发布36Gradient Boosting即将发布37高斯判别分析即将发布38贝叶斯逻辑斯蒂克回归即将发布39随机森林即将发布40决策树即将发布41关联规则挖掘即将发布课程地址 ：