超人学院机器学习
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了超人学院机器学习相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
超人学院机器学习精英班第三期
2014年，百度从google挖走了行业顶尖的人工智能专家吴恩达，这是迄今中国最大的互联网人才引进计划。吴恩达是当今机器学习界的炙手可热的大牛，目前身为百度首席科学家与“百度大脑”的负责人。吴恩达加盟百度足以说明百度对机器学习重视程度。势必掀起国内机器学习应用的热潮。2015年7月，国务院发布推进“互联网+”11个具体行动计划，其中有一个就是人工智能，而且其他领域都涉及到人工智能。国家高度重视人工智能，而企业巨头抢滩布局人工智能产业链，大家都在找前景，说明它很火。互联网和大数据推动人工智能已经进入了新的春天。而人工智能的核心技术就是机器学习。在有了强大的计算，海量的存储，快速的检索，迅速的反应，优秀的逻辑推理后再配合上一个强大的智慧大脑，一个真正意义上的人工智能也许就会诞生。机器学习的快速发展，促使人工智能可能不再是梦想。
目前，机器学习可谓业界最为火热的一项技术。 随着计算机与网络的快速发展，机器学习在我们的生活和工作中起着越来越大的作用，正在改变着我们的生活和工作。从日常使用的相机，每天使用的搜索引擎，网上的每一次购物，到无人驾驶汽车，智能家居，智能机器人等，都有机器学习的影子。 继Facebook开源人工智能系统TensorFlow，2015年11月，谷歌、微软、IBM纷纷开源其机器学习工具包，以便加快机器学习的发展与应用。机器学习正在从少为人知的技术主题转变成更多人使用的管理工具。
大数据时代，数据是企业的最值钱的财富，但海量的数据并非都是有价值的，如何挖掘出有用的数据变成商业价值，就需要机器学习算法。大数据和机器学习势必颠覆传统行业的运营方式，必将驱动公司业务的发展。目前，越来越多的机器学习/数据挖掘算法被应用在电商、搜索、金融、游戏，医疗等领域中的分析、挖掘、推荐上。
但懂机器学习算法的人才却少之又少，物以稀为贵，致使这个行业的工资奇高。
- 对机器学习感兴趣的朋友
- 特别适合想学习机器学习算法的IT专业人员
- 最好学过高数\线性代数\概率统计，忘记也无妨，可以在课程期间补习
5月25日开班，在线直播每周一、三、五晚上20:00-22:00，学习周期两个半月，提供录制视频可以反复观看。
刘老师
算法研究员
专注机器学习，数据挖掘，模式识别领域相关算法的研究和应用，利用数据挖掘、机器学习相关算法对用户数据进行分析和建模，建立用户画像用于个性化内容推荐。曾就职于某智能硬件互联网公司，负责智能硬件设备的算法的提取，及运动模式识别，分类算法的设计，建模仿真。
吴老师
资深大数据工程师
曾在优酷土豆公司任资深大数据高级工程师，优酷土台统计系统中的使用ETL和集群整合做多维度指标统计，广场推荐，用户行为分析，用户多维度宏观统计，用户话题词云提炼，行为训练等，相关业务及财务报表。曾涉及BI的搭建和使用。擅长Hadoop、storm等开发，多次在项目中担任负责人职责，并获得年度最佳员工称号。
刘老师
数据挖掘工程师
曾在金山云、58同城任大数据开发工程师、高级数据挖掘工程师。专注于数据挖掘项目，曾负责数据仓库和用户画像项目的构建、用户标签定制、用户流失模型、用户细分模型，负责的诈骗帖子过滤、反爬虫等项目取得良好效果，对数据敏感，擅长hadoop、hive、sparkMlib等技术。
第一阶段：数学
串讲本期机器学习算法所涉及的数学知识点，包括高等数学、线性代数及概率论的基本知识。
第二阶段：Python
介绍Python基本的语法知识，及numpy快速入门常用的数据类型及使用方法，方便课程中的案例代码分析和理解。
第三阶段：机器学习概述
在大数据及人工智能的兴起之下，各IT技术人员最好都应该了解一些机器学习的相关知识与概念，因为这可以帮你更好的理解为你带来莫大便利技术的背后原理，理解机器学习常见的算法思想，致力于机器学习算法与数据挖掘工程师。
| 机器学习概述 |
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第四阶段：K近邻算法
K近邻算法可以说是数据挖掘十大经典算法中最简单的一个，它非常有效而且容易掌握。主要介绍k近邻算法的基本理论及思想，并结合实战示例，深入理解如何利用k近邻算法进行分类预测。
| K近邻算法 |
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第五阶段：朴素贝叶斯
概率论是许多机器学习算法的基础，理解这一主题非常重要。朴素贝叶斯是一个简单的概率分类器。从维基百科中的例子出发，引入贝叶斯公式，也说明生活中无处不在的贝叶斯分类。一些认知科学的研究表明，小孩也可以解决贝叶斯问题，我们对形式化的贝叶斯问题不擅长，但对于以频率形式呈现的等价问题却很擅长。
| 朴素贝叶斯 |
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第六阶段：决策树
决策树是经常使用的数据挖掘算法，之所以流行，是因为不需要了解机器学习的知识，就能够搞明白决策树是如何工作的。
| 决策树 |
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第七阶段：线性回归
线性回归涉及一些最优化算法。日常生活中我们会遇到许多最优化问题，比如如何在最短时间内从地点A到达地点B？如何投入最少工作量而获得最大的效益？可见最优化算法非常强大。本节从简单的优化算法入手，介绍最小二乘法和梯度下降法，以及梯度下降法的改进算法。
| 线性回归 |
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第八阶段：逻辑回归
在线性回归的基础上，引入Logistic函数，将线性回归问题转化为分类问题，即逻辑回归算法。
| 逻辑回归 |
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第九阶段：集成算法
“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。对于一个复杂的任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所作的判断，往往比其中任何一个专家单独的判断要好。机器学习处理问题时亦是如此。本节集中介绍adaboost集成算法。有一些认为adaboost算法是最好的监督学习方法，所有该方法是机器学习工具箱中最强有力的方法之一。
| 集成算法 |
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第十阶段：聚类算法
“物以类聚，人以群分”，生活中的聚类现象无处不在。聚类是一种无监督的学习，数据对象没有类别标签，它将相似的对象归到同一个簇中，有点像全自动的分类。聚类方法几乎可以用于所有对象，簇内的对象也相似，聚类效果就越好。
| 聚类算法 |
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第十一阶段：特征降维
通常处理的数据是多维的，算法的时间复杂度跟维数成指数级增加。当数据维数达上千万维，就会造成维数灾难，往往就需要进行降维处理。降维的方法有很多，这里主要介绍PCA和SVD方法，通过降维，可以降低算法的计算复杂度，使数据集更容易使用，并去除噪声。数据降维方法虽然众多，但需根据特定问题选用合适的数据降维方法。
| 特征降维 |
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第十二阶段：EM算法
EM算法是数据挖掘十大算法之一。最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉数据聚类领域。
| EM算法 |
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第十三阶段：协同过滤推荐算法
协同过滤算法是推荐系统常用的算法之一，而协同过滤中常用的两个算法是基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤算法。
| 协同过滤推荐算法 |
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第十四阶段：关联规则推荐算法
关联分析中最有名的例子是“啤酒与尿布”。“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。关联规则用于推荐系统中，为商家产生大量利润，同时也便利了用户。
| 关联规则推荐算法 |
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第十五阶段：项目实战
用户画像系统： 该用户画像系统是依托超人学院的论坛平台，开发的在线，真实，可用的学员画像系统，主要用来更加精准有效的为学员提供服务。
| 用户画像系统 |
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互联网个性化推荐：
| 互联网个性化推荐 |
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