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支付宝机器学习（讲师版） 直播
想学机器学习，却困在无从下手？自学大半年机器学习，却苦于无人答疑？学了模型和算法，却不知如何应用？
AI100特邀中科院教授卿来云老师，从零开始讲解机器学习知识，45天系统实训！12个真实应用案例！直播+案例+实训，层层递进，直通机器学习的本质及其应用！
该系列课程包括机器学习所需的数学基础、算法应用、模型及实际案例。讲师，干货十足，课程群实时答疑，机器学习相关资料不定期分享。手把手领你走进机器学习的大门！
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已报名
329
直播时间
10月11日起，每周三、周五晚19:30-21:30
适应人群
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所需基础
python基础（报名即可赠送python基础视频）；大学数学基础。
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系统学习
实战案例+源码共享+实时答疑，从零开始系统学习机器学习！
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实战案例
12个机器学习入门经典案例！从案例中学习，事半功倍！
课程大纲
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01
机器学习简介
冒教授
10月11日 19:15 - 21:30 观看回顾1. 机器学习定义；2. 机器学习行业应用举例；3. 机器学习任务：分类、回归、聚类、降维、半监督学习、迁移学习、强化学习；4. 机器学习算法的组成部分：目标函数（损失函数+正则）、优化方法；5. 模型评估和模型选择：模型复杂度、overfitting、交叉验证、超参数空间、网格搜索…案例：波士顿房价。包含内容——损失函数、L1/L2正则、小二乘、梯度下降/随机梯度下降。课程目标：熟悉机器学习领域的常用术语，了解机器学习在AI环境中的位置。 -
02
第一个机器学习实例
冒教授
10月13日 19:30 - 22:00 观看回顾1. 学习环境配置：常用软件、环境配置及机器学习库；anaconda：Python、Python科学计算包（NumPy,SciPy,Pandas）、Python数据可视化工具包（Matplotlib, seaborn）、Python机器学习库（scikit-learn）；2. 特征工程初步；3. 线性回归实现。案例：波士顿房价预测案例详解。包含内容——数据集探索（Pandas、seaborn）；复习模型评估和模型选择：交叉验证、网格搜索（Sklearn）。课程目标：学会用机器学习工具包从头到尾用线性回归解决一个实际问题。 -
03
Logistic回归分析及神经网络
冒教授
10月18日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 损失函数：logistic损失；2. 优化算法：IRLS（梯度下降、牛顿法）、BP算法；3. 正则化：L1/ L2；4. 复习模型评估。案例：Otto商品分类。包含内容——用Logistic回归和神经网络实现Otto商品分类。课程目标：理解分类任算法Logistic回归和神经网络原理，复习数据集探索，并学会用sklearn用Logistic回归和（浅层）神经网络实现分类任务。 -
04
支持向量机（SVM）
冒教授
10月20日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 损失函数：Hingloss损失；2. 优化算法：SOM（神经网络聚类算法）、支持向量机——SMO（序列小优化算法）；3. 正则化：L2/L1；4. 其他：小间隔、核方法、支持向量回归。案例：用SVM实现Otto商品分类，重点比较SVM（不同参数正则参数和核函数）与Logistic回归。课程目标：学会用SVM模型分类任务。 -
05
降维与矩阵分解
冒教授
10月25日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 主成分分析（PCA）；2. 独立成分分析（ICA）；3. 非负矩阵分解（NFM）；4. 隐因子模型（LFM）。案例：人脸图像特征提取：PCA、ICA、NFM、LFM在推荐系统部分案例进行讲解。课程目标：学习用降维技术对高维特征进行降维。 -
06
聚类
冒教授
10月27日 19:30 - 21:30 观看回顾1. Kmeans聚类和混合高斯模型GMM（EM算法）；2. 吸引子传播聚类算法（Affinity Propagation聚类算法）；3. Density Peak聚类算法。案例：1. Iris数据聚类分析：Kmeans、AP what makes Paris；2. Paris： 判别特征发现：聚类分类迭代（SVM、Kmeans）。课程目标：学会常用的聚类算法。 -
07
特征工程
冒教授
11月01日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 数据预处理；2. 特征编码：标签编码、Dummy (One hot) 编码、后验均值编码；3. 特征组合；4. 特征选择。案例：Rent Listing Requries数据探索及特征工程。数据预处理：缺失值处理、异常值处理、数据相关性分析、数据可视化特征编码。课程目标：学会数据预处理常用方法及特征编码方法。 -
08
决策树及基于树的集成模型：随机森林
冒教授
11月03日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 损失函数：Gini系数；2. 正则：L1/L2正则、及早停止；3. 优化：分裂；4. Bagging &随机森林。案例：蘑菇分类。包含内容——决策树、随机森林、Logistic回归、参数调优和网格搜索。课程目标：学习Bagging集成思想及基于决策树的集成算法——随机森林。 -
09
梯度提升决策树（GBDT）
冒教授
11月08日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 第一个Boosting算法：AdaBoost；2. 流行GBDT模型：xgboost、lightGBM。案例：Otto商品分类。包含内容——xgboost及参数调优。课程目标：学会kaggle神器xgboost原理及其在实例任务上的应用。 -
10
推荐系统与广告点击率（CTR）预估（1）
冒教授
11月10日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 协同过滤（Collaborative filtering，CF）；2. 基于内容的过滤；3. FFM & LFM；4. 关联规则。案例：Expedia Hotel Recommendations。课程目标：学习推荐系统和CTR预估的基本技术。 -
11
推荐系统与广告点击率（CTR）预估（2）
冒教授
11月22日 19:30 - 21:30 观看回顾1. 排序学习；2. 模型评估。案例：Expedia Hotel Recommendations。课程目标：通过实际案例学会推荐系统实现。 -
12
广告点击率（CTR）预估和模型融合
冒教授
11月24日 19:30 - 21:30 观看回顾1. Blending；2. Stacking。案例：Otto商品分类／Expedia Hotel Recommendations：Stacking。课程目标：准备做一只机器学习讲师。
课程交流&提醒
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大家关心的问题
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1.直播错过，有视频可以观看吗？答：每期直播都有视频回放，付费学员可反复观看，有效期2年。
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2.代码资料学员可以拿到吗？答：每期课件及代码资料都会上传供学员下载，详见回放课程目录的下载按钮。
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3.开课前会有通知吗？答：已经购买课程学院可关注公众号“CSDN程序员研修院”，获取开课前提醒，也可以绑定手机号，或者短信提醒通知。
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4.学习中遇到问题怎么办？答：学员付费后会有vip付答疑费专享群，讲师不定期答疑，并且可长期享受答疑服务，让您的学习全程无忧。
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5.报名后如何进入直播间听课？答：PC端输入网址https://edu.csdn.net 在”我的—我的直播课”。（微信购买学院，请通过微信扫码登录）、微信端在“直播讲堂—我的”直播讲堂
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6.报名后如何查看订单？答：PC端，在“我的”--->“我的订单”进入查看即可。微信端，在“在线课程—我的—我的订单”中查看。
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7.报名后是否可以开发票？答：可以开具发票，请联系学院页面右侧的“学院客服”提交开票申请。
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8.PC端如何观看直播回放？答：使用电脑观看，输入https://edu.csdn.net 或报名网址，登录CSDN账号（若您使用微信付费报名的，需在电脑上选择微信登录，扫码即可登录），“我的—我的直播课”。
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9.移动端如何观看直播回放？因为版权问题，需要下载CSDN程序员研修院客户端https://edu.csdn.net/app，进入我的订单即可观看课程回顾。
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