Python师资培训丨机器学习及Python应用
上课信息
上课地点：上海现场班,提供交通住宿指南
(1)什么是机器学习
(2)机器学习的分类与术语
(3)案例：垃圾邮件过滤；手写体数字识别；图像识别；自动驾驶
(1)WhyPython？
(2)安装Python与Spyder
(3)Python的模块(module)
(4)Python的对象(str,bool,list,tuple,dict,set)
(5)Python的函数(function)与方法(method)
(6)Numpy(ndarray),pandas(Series,DataFrame)
(7)sklearn(机器学习)与keras(深度学习)
(8)Python画图(Matplotlib,pandas,seaborn)
(9)Python面向对象编程
(1)梯度向量
(2)方向导数
(3)梯度下降
(4)向量微分
(5)最优化
(1)OLS
(2)过拟合与泛化能力
(3)偏差与方差的权衡
(4)交叉验证
(5)Python案例：多项式回归的过拟合；波士顿房价
(1)Logit
(2)几率比
(3)灵敏度与特异度
(4)ROC与AUC
(5)科恩的kappa
(6)Python案例：泰坦尼克号旅客的存活
(1)多项Logit
(2)Python案例：识别玻璃类别
(1)高维回归的挑战
(2)岭回归(RidgeRegression)
(3)套索估计(Lasso)
(4)弹性网估计(ElasticNet)
(5)Python案例：前列腺癌的影响因素
(1)回归问题的K近邻法
(2)分类问题的K近邻法
(3)Python案例：摩托车撞击实验数据；鸢尾花品种的归类；威斯康辛乳腺癌的诊断
(1)分类树(ClassificationTree)
(2)分裂准则(错分率、基尼指数、信息熵)
(3)成本复杂性修枝
(4)回归树(RegressionTree)
(5)Python案例：波士顿房价；葡萄牙银行市场营销
(1)集成学习(EnsembleLearning)
(2)装袋法(Bagging)
(3)随机森林(RandomForest)
(4)变量重要性(VariableImportance)
(5)偏依赖图(PartialDependencePlot)
(6)Python案例：波士顿房价；声呐信号的分类
(1)自适应提升法(AdaBoost)
(2)AdaBoost的统计解释
(3)梯度提升法(GradientBoostingMachine)
(4)XGBoost算法
(5)Python案例：波士顿房价；过滤垃圾邮件；识别玻璃类别
(1)最大间隔分类器(MaximalMarginClassifier)
(2)软间隔分类器(SoftMarginClassifier)
(3)支持向量机(SupportVectorMachine)
(4)核技巧(KernelTrick)
(5)支持向量回归(SupportVectorRegression)
(6)Python案例：模拟数据；过滤垃圾邮件；识别手写数字；波士顿房价
(1)人工神经网络的思想
(2)感知机（Perceptron）
(3)前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)
(4)激活函数(ActivationFunction)
(5)反向传播算法(Back-propagationAlgorithm)
(6)随机梯度下降(StochasticGradientDescent)
(7)神经网络的过拟合与正则化
(8)卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork)
(9)深度学习的发展（循环神经网络、长短记忆模型、变换神经网络及ChatGPT）
(10)Python案例(sklearn与Keras)：
波士顿房价；过滤垃圾邮件；模拟数据；路透社新闻主题分类，手写数字数据集MNIST
精读几篇在经管社科顶刊发表的经典机器学习论文
一年仅此一场！~
第7讲惩罚回归
第11讲提升法
(10)Python案例(sklearn与Keras)：波士顿房价；过滤垃圾邮件；模拟数据；路透社新闻主题分类，手写数字数据集MNIST
第14讲(BonusLecture)机器学习在经管社科的应用
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