《左飞的机器学习十八般算法武艺详解》本周开课

在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议ICDM上，与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（top 10 data mining algorithms）。本课程以此为主线，详细介绍了当前数据挖掘及机器学习领域的十余个经典算法。其中既包括原有列表中的经典算法，亦引进和涵盖了当前应用和研究较为广泛的流行算法。这些内容可作为包括自然语言处理、计算机视觉和数据分析等内容的基础，对于研究和深入理解算法原理为非常必要之基础。

本课程注重算法原理的介绍，注重数学上的推导和解释，以期令人知其然更知其所以然。演示用之例子涉及Python（含scikit-learn包）、R、Matlab和Weka等多种数据挖掘环境，并以Python为主。算例讲求短小精悍，注重提升学员的基础能力，为后续深入研究和实战做足准备。

课程大纲：
第一课：概述与工具介绍
第二课：线性回归、岭回归与LASSO
第三课：感知机算法
第四课：逻辑回归与SVM
第五课：k-means、k-median与EM
第六课：kNN（含kd-tree、quad-tree）
第七课：决策树1（Hunt, ID3）
第八课：决策树2（C4.5,CART）
第九课：随机森林、Bootstrap与AdaBoost
第十课：朴素贝叶斯与贝叶斯网络
第十一课：HMM
第十二课：机器学习与数据挖掘大总结

授课对象：
对于数据挖掘、机器学习感兴趣，喜欢刨根问底，不满足于只会调用函数，对了解算法原理有兴趣的同学。
对于未来希望从事数据挖掘、机器学习相关工作的学生，对于希望投身（或转行）至AI领域的从业者，但苦于基础太差、或者无从下手，缺乏实战经验的人员。
目标学员若有一定微积分、概率论基础更佳。
   
学习环境：
Python、R或Matlab了解其一即可。没有特别的语言基础要求，因为知道为什么，你才能知道如何调参数。而我们更关心为什么！

收获预期：
掌握经典的数据挖掘、机器算法原理，做到知其然更知其所以然
可以使用至少一种工具解决实际问题，拒绝再做门外汉
为后续包括NLP、CV等在内的领域进行深入研究奠定基础 

授课讲师：
左飞老师
留美博士，中山大学经济学硕士（金融学专业）。参与包括国家社科基金在内的多项研究课题，曾受邀于中华发展经济学年会做平行论坛报告。CSDN知名博主、博客专家和2016年度“博客之星”荣称获得者。同时拥有多年电信行业工作经历。

技术作家，曾获2012年度最受读者喜爱的IT作者奖，著有《R语言实战：机器学习与数据分析》、《算法之美》、《图像处理中的数学修炼》等书，其中两部著作繁体版在中国台湾地区发行。

优秀译者，曾荣获电子工业出版社创始三十周年优秀作译者奖，翻译出版过包括两届Jolt震撼大奖获奖作品和超级畅销书《编码》在内的多部计算机领域的经典著作。

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