教你手推机器学习算法公式，比赛+实战讲解Sklearn库的应用

前阵子因为看到太多的学员哀嚎说AI前景不好于是去知乎上发表了这么一个提问：

结果引发了知乎很多大v的关注，其实和很多大牛说的现象一样，目前AI前景并不差，现在算法岗高薪主要原因是对理论功底的要求比较高，基本功不扎实的都被淘汰了

算法是机器学习的核心环节，但很多人的数学机理并不过关，如果你想做AI，想要夯实好自己的基本功底，那么你最应该做的就是把算法公式的过程全部推导一遍

周志华的《机器学习》西瓜书，涵盖了机器学习领域的各大重点算法，被机器学习领域的95%的人认可，是机器学习研究者必读必学的书籍

但实际上，这本书非常厚，知识点多，正因为这样，考虑到版面的要求，对算法推导没有详细讲解，对那些数学基础薄弱的人学这本书也很吃力，为了让更多的人学懂这本书，把算法推导搞清楚，并增加实践能力，我们在原来只有算法详细推导视频课的基础上，加入了sklearn算法使用及在比赛和项目中的实际应用，通过对比不同算法对比赛结果的影响区别，彻底搞懂算法原理及使用场景

虽说书是好书，但由于篇幅限制，这本书对于公式推导的部分未能进行详尽的描述，也导致很多读者无法理解其算法的原理和公式推导的过程。

这也是很多人，买了书，但最后没有看完，或者看到一半放弃的原因。

周志华《机器学习》西瓜书训练营

通过权威的算法知识+实战比赛，带你达到算法工程师的高度

为了让你获得最大化的学习效果，我们设计了4维学习模式

10小时算法推导+20小时sklearn算法使用+项目应用

一

算法推导过程详解

通过周密的教学计划安排，由浅入深，重新排列学习顺序，加入算法公式的推导详解视频，细化到每一步，让你彻底搞懂每一个算法涉及的参数的影响

二

比赛实战

我们不仅要教你理论知识，还要夯实你的实战功底，带打两场AI重量级大赛，通过比赛让自己熟悉机器学习的算法，将抽象的理论知识嵌入比赛代码，边学边用

三

sklearn库的应用

围绕sklearn六大模块进行讲解、让你不单单会调用，还会使用模型自动调参，老师会手敲部分代码，提供课程详细的算法实战代码以及kaggle竞赛平台的实战。

四

作业视频讲解

对于我们提供的作业，还会进行视频的讲解，让我们在完成任务后，知道自己错在哪里

五

三维度答疑

1、导师接受1对1提问，12小时之内保证解决问题

2、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点

3、微信群助教及时互动，群友互答

教学大纲

【第一周】

1.【学前准备】开营仪式

2．了解机器学习基本概念

3.【算法推导】线性模型（一元线性回归、多元线性回归、对数几率回归）

4．sklearn的介绍，学习kaggle notebook使用

5.【入门比赛】：泰坦尼克存活预测（报名和入门指导）

• 对于泰坦尼克存活预测比赛，构造出更多更好的特征

• 掌握逻辑回归的算法原理，学习sklearn包中逻辑回归算法的使用

6.【比赛实战】：构造比赛特征，并调节逻辑回归的参数使比赛模型达到更优的效果

【第二周】

1.【算法推导】决策树的分裂准则

2.  决策树的剪枝和连续值处理

3. 掌握决策树的算法原理，学习sklearn包中决策树算法的使用

4 【比赛实战】：以决策树为分类模型，调节决策树函数的参数使比赛模型达到更优的效果

【第三周】

1. 【算法推导】支持向量机原始模型的建立和求解

2. 【算法推导】核函数和软间隔支持向量机

3. 掌握svm的算法原理，了解sklearn包中svm算法的使用

4. 【比赛实战】：以支持向量机为模型，并调节支持向量机函数的参数使比赛模型达到更优的效果

【第四周】

1. 【算法推导】EM算法

2. 【算法推导】极大似然估计与朴素贝叶斯

3. 贝叶斯算法的原理讲解

4.   贝叶斯算法的实现

5． 掌握贝叶斯的算法原理，了解sklearn包中的朴素贝叶斯算法的使用

6. 【项目实战】：掌握knn算法的原理，使用sklearn的knn算法实现鸢尾花分类

【第五周】

1.【算法推导】神经网络结构与BP算法

2.深度学习初探

3.掌握BP网络的算法原理，了解sklearn包中BP网络的使用

4.【项目实战】：掌握BP算法，使用sklearn的神经网络接口实现MNIST分类

【第六周】

1．经验误差与过拟合

2．评估方法（sklearn中的各种评估方法）

3．性能度量

4．针对于不同的评估方法对结果的不同

5．掌握评估方法的原理，了解sklearn包中模型评估方法的使用

【第七周】

1.特征降维

2.特征选择

3.了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用

4.【比赛实战】：利用特征降维和特征选择使比赛模型达到更优的结果

【第八周】

1.集成学习

2.结合策略

3.【算法推导】高斯混合模型

4.了解sklearn包中随机森林算法和GBDT算法的使用

5.【比赛实战】：利用随机森林或GBDT算法作为分类模型，并调节随机森林或GBDT算法参数，使比赛模型达到更优的结果

【第九周】

1.聚类（无监督）k-means的原理讲解

2.【算法推导】HMM

3.对K-means算法进行实践

【第十周】

1.任务与奖赏

2.K-摇臂赌博机

3.有/无模型学习

4.【选学比赛】：天池o2o优惠券使用预测比赛（入门和进阶指导）

5.比赛复盘和期末总结

-长按以下二维码速速报名-

报名时间：2019.11.26-12.2

开课时间：12.2日

（今年最后一期！过时无法参与，）

除此以外，你还能获得

超过15家知名互联网企业的工作内推

良好的学习氛围

各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习，不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生，华为、阿里、滴滴的工程师

加入我们，你就能收获一群优质的学习伙伴

△可上下滑动，查看往期训练营学员群内互答，加深理解

看到同学们这么认真的在做学习笔记，也是满满的成就感

睁开眼，阳光和你都在～

△可上下滑动，查看往期训练营学员部分作业完成详情

我们的模式在往期训练营里中备受好评！而我们，还在不断的更新迭代

△可上下滑动，查看往期训练营学员部分评价详情

带学导师团

学AI，顶级书本+权威导师，你就相当于成功了一半，而我们经验丰富的导师团

业内常用的一句话叫”不问怎么入门，直接上路就好“，变态的自律，你会取得难以想象的成就。停留在舒适圈你只会原地踏步

为了鼓励学员，我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金

按学习任务要求完成全勤打卡且排名前20的同学，我们将赠送你深度之眼定制周边福利！（训练营采取的积分机制，打卡、老师助教点评、点赞都会有得到相应的积分，凭积分就可以换取相应奖品！）

（VIP学员已享受超值福利不参与返款活动）

事实证明，往期训练营结束后，每一期坚持打卡的人，都拿回了报名时他所付的金额

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开课时间：12.2日

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Q、课程资料在哪里看？

A、所有的课程资料均会在训练营上传。

Q、报名后可以退款吗？

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A、可以开具普通电子发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。