2016炼数成金机器学习及其matlab实现—从基础到实践(第七期)13周视频教程附讲义

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发表于 2017-1-15 14:24:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
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课程简介:

近年来,随着人工智能的发展,机器学习已经广泛应用于各行各业中,如语言识别、文本分类、智能推荐、网络安全、物联网等。然而,对于绝大部分非数学专业出身的人而言,谈到机器学习,就会被大量的数学公式吓到退避三舍。实际上,随着计算机与信息技术的快速发展,越来越多的人仅需要会使用机器学习这一工具即可,无需了解各种机器学习算法的细枝末节。正如,我们每天都在使用计算机,但是我们不需要了解CPU和内存在每一时刻的具体运行过程。因此,我们推出本课程,旨在帮助学员了解各种常见机器学习算法的原理与思想,同时,以具体案例的形式,引导学员自己动手实践编程。
考虑到众多学员基础不一,本次课程将会分成三大部分:MATLAB入门基础与提高、机器学习基础和具体案例实践。

课程目录:

第一课:MATLAB入门基础
1、  简单介绍MATLAB的安装、版本历史与编程环境
2、  MATLAB基础操作(包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图等)
3、  文件导入(mat、txt、xls、csv等格式)
第二课:MATLAB进阶与提高
1、  MATLAB编程习惯与风格
2、  MATLAB调试技巧
3、  向量化编程与内存优化
4、  图形对象和句柄
第三课:BP神经网络
1、  BP神经网络的基本原理
2、  BP神经网络的MATLAB实现
3、  案例实践
4、  BP神经网络参数的优化
第四课:RBF、GRNN和PNN神经网络
1、  RBF神经网络的基本原理
2、  GRNN神经网络的基本原理
3、  PNN神经网络的基本原理
4、  案例实践
第五课:竞争神经网络与SOM神经网络
1、  竞争神经网络的基本原理
2、  自组织特征映射(SOM)神经网络的基本原理
3、  案例实践
第六课:支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
1、  SVM分类的基本原理
2、  SVM回归拟合的基本原理
3、  SVM的常见训练算法(分块、SMO、增量学习等)
4、  案例实践
第七课:极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)
1、  ELM的基本原理
2、  ELM与BP神经网络的区别与联系
3、  案例实践
第八课:决策树与随机森林
1、  决策树的基本原理
2、  随机森林的基本原理
3、  案例实践
第九课:遗传算法(Genetic Algorithm, GA)
1、  遗传算法的基本原理
2、  常见遗传算法工具箱介绍
3、  案例实践
第十课:粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法
1、  粒子群优化算法的基本原理
2、  案例实践
第十一课:蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)
1、  粒子群优化算法的基本原理
2、  案例实践
第十二课:模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
1、  模拟退火算法的基本原理
2、  案例实践
第十三课:降维与特征选择
1、  主成分分析的基本原理
2、  偏最小二乘的基本原理
3、  常见的特征选择方法(优化搜索、Filter和Wrapper等)

课程展示:

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课程大小:

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