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《机器学习》升级版II
学习方式：
在线直播，共24次
每周3次（周三、五、日晚上20:00-22:00）
直播后提供录制回放视频，在线反复观看，有效期1年
升级版II的内容特色：
1，增加4次数学基础，掌握机器学习根本。
2，增加网络爬虫的原理和代码实现
3，在阐述机器学习原理的同时，给出算法的源码实现和相应数据；确保大家懂推导，且会实现。
4，删去部分章节中过于晦涩的公式推导，代之以直观的感性解释，增强理解力。
5，重视项目实践，重视已有机器学习包，站在巨人的肩上。
6，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享实际案例。
7，对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8，思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
9，涉及和讲解的部分Python库有：Numpy/Scipy/matplotlib/Pans/scikit-learn/XGBoost/libSVM/L/Gensim/NLTK/HMMLearn
10，每个算法模块的讲解三部曲：原理讲解->自己动手实现->使用已有机器学习库做效果对比。
课程大纲
第1 章 ： 机器学习应用实验手册
课时1：机器学习应用实验手册
第2 章 ： 第一周课件和录播视频
课时2：1.数学分析与概率论
课时3：1.数学分析与概率论（视频）
课时4：2.数理统计与参数估计
课时5：2.数理统计与参数估计（视频）
第3 章 ： 第二周课件和录播视频
课时6：3.矩阵和线性代数
课时7：3.矩阵和线性代数（视频）
课时8：4.凸优化
课时9：凸优化(视频)
课时10：5.Python库
课时11： 5.Python库（视频）
第4 章 ： 第三周课件和录播视频
课时12：6.Python库II
课时13：6.Python库II （视频）
课时14：7.回归
课时15：7.回归 （视频）
课时16：8.回归实践
课时17：8.回归实践（视频）
第5 章 ： 第四周课件和录播视频
课时18：9.决策树和随机森林
课时19：9.决策树和随机森林（视频）
课时20：10.决策树和随机森林实践
课时21：10.决策树和随机森林实践（视频）
课时22：11.提升
课时23：提升(视频)
第6 章 ： 第五周课件和录播视频
课时24：12.XGBoost实践
课时25：12.XGBoost实践（视频）
课时26：13.SVM
课时27：13.SVM（视频）
课时28：14.SVM实践
课时29：14.SVM实践（视频）
第7 章 ： 第六周课件和录播视频
课时30：15.聚类
课时31：15. 聚类（视频）
课时32：16.聚类实践
课时33：16. 聚类实践（视频）
课时34：17.EM算法
课时35：17. EM算法（视频）
第8 章 ： 第七周课件和录播视频
课时36：18.EM算法实践
课时37：18. EM算法实践（视频）
课时38：19.贝叶斯网络
课时39：19. 贝叶斯网络（视频）
课时40：20.朴素贝叶斯实践
课时41：20.朴素贝叶斯实践（视频）
第9 章 ： 第八周课件和录播视频
课时42：21.主题模型
课时43：视频-21.主题模型
课时44：22.主题模型实践
课时45：22.主题模型实践（视频）
课时46：23.HMM
课时47：23. HMM（视频）
课时48：24.HMM实践
课时49：24. HMM实践（视频）