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Python机器学习学术应用
难度系数：★★★☆☆ 课程系列：经管之家学术方向
简介
【版权声明】
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仅限个人学习，不可录制，不可对外分享！
严禁任何形式的录制、传播和账号分享。
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讲师介绍：
陈远祥，北京邮电大学副教授 。2014年毕业于北京大学，获通信与信息系统专业博士学位，2015年-2017年在北京大学做博士后研究。
发表SCI/EI学术论文80余篇，其中第一或通讯作者论文40余篇，申请发明专利4项。
主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划子课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。
IEEE、OSA会员，OpticsExpress, IEEE Photonics Technology Letters，PhotonicsJournal，Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。
预习课程：
Python编程基础：http://www.peixun.net/view/1595.html
正式课程：
第一部分：（0.5天）机器学习学术应用介绍：
机器学习基本思想
常用机器学习算法模型
机器学习算法库介绍
机器学习在学术领域应用场景
第二部分：算法原理与实战（4天）
1、KNN算法：
KNN算法基本原理
常用相似度衡量方法、KNN用于分类和回归
KNN模型参数优化
Python案例：KNN用于鸢尾花数据集分类
2、决策树：
决策树基本原理
决策树分类
决策树用于分类和回归实现
决策树参数优化
Python案例：决策树实现波士顿房价预测
3、线性回归：
线性回归的求解、岭回归、LASSO和弹性网
Python案例：线性回归实现鲍鱼年龄预测
4、逻辑回归：
逻辑回归基本原理
从线性回归到逻辑回归
逻辑回归实现和参数优化
Python案例：逻辑回归实现病马死亡率预测
5、神经网络：
神经网络基础
神经网络中的激活函数
神经网络Python实现与参数调优
Python案例：手写数字识别
6、贝叶斯网络：
贝叶斯分类原理
朴素贝叶斯
贝叶斯模型分类
Python案例：垃圾邮件过滤
7、支持向量机：
支持向量机分类原理
线性SVM和非线性SVM
Python案例：人脸识别
8、随机森林：
决策树与随机森林
随机森林原理
随机森林Python实现与参数调优
Python案例：随机森林用于泰坦尼克沉船预测
9、聚类：
聚类原理
聚类和分类
k-means聚类原理
k-means python实现
Python案例：聚类用于客户价值识别
第三部分：Python机器学习学术应用指导（0.5天）
数据发现与变量创造，预测，因果推断；
文本大数据应用；
基于机器学习的学术论文写作指导
优惠：
现场班老学员9折优惠；
同一单位三人以上同时报名9折优惠；
同一单位六人以上同时报名8折优惠；
以上优惠不叠加。
联系方式：
尹老师
电话：13321178792
QQ：42884447
WeChat：JGxueshu
参加机器学习课程可以8折优惠购买陈远祥老师的爬虫及文本分析课程~！
学习目录
学员评价
学术培训
学术学习
资料狂人
量化投资,学术课程
Python零基础快速入门(Jupyter Notebook实现)
9.90
3天搞定机器学习深度学习基础-Python入门系列
99.00
【通信】使用Python进行离网用户预警案例
99.00
1天搞定Python进阶课程-科学计算库Numpy
9.90
1天搞定Python进阶课程-Matplotlib绘图
9.90
1天搞定Python进阶课程-数据分析库Pandas
9.90
