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Python数据挖掘与机器学习

Python数据挖掘与机器学习

近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。因此,中科资环推出全新的Python数据挖掘与机器学习课程,为各领域人员量身定制课程内容,让你畅学Python编程及机器学习理论与代码实现方法,从“基础编程→机器学习→代码实现”逐步掌握。

介绍如何提炼创新点,以及如何发表高水平论文等相关经验。旨在帮助大家掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法)、回归拟合(线性回归、BP神经网络、极限学习机)、分类识别(KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等)、聚类分析(K均值、DBSCAN、层次聚类)、关联分析(关联规则、协同过滤、Apriori算法)的基本原理及Python代码实现方法。

郁磊(副教授):主要从事Python/Matlab 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理,具有丰富的实战应用经验,主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

模块一:

Python编程

Python编程入门

1、Python环境搭建( 下载、安装与版本选择)。

2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…

3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)

4、常见的错误与程序调试

5、第三方模块的安装与使用

6、文件读写(I/O

7、实操练习

Python进阶与提高

1、Numpy模块库(Numpy的安装;ndarray类型属性与数组的创建;数组索引与切片;Numpy常用函数简介与使用)

2、Pandas模块库(DataFrame数据结构、表格的变换、排序、拼接、融合、分组操作等)

3、Matplotlib基本图形绘制(线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等)

4、图形样式的美化(颜色、线型、标记、字体等属性的修改)

5、图形的布局(多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴)

6、高级图形绘制(3D图、等高线图、棉棒图、哑铃图、漏斗图、树状图、华夫饼图等)

7、坐标轴高阶应用(共享绘图区域的坐标轴、坐标轴刻度样式设置、控制坐标轴的显示、移动坐标轴的位置)

8、实操练习

模块二:

特征工程

Day 1

数据清洗

1、描述性统计分析(数据的频数分析:统计直方图;数据的集中趋势分析:算数平均值、几何平均数、众数、极差与四分位差、平均离差、标准差、离散系数;数据的分布:偏态系数、峰度;数据的相关分析:相关系数)

2、数据标准化与归一化(为什么需要标准化与归一化?)

3、数据异常值、缺失值处理

4、数据离散化及编码处理

5、手动生成新特征

6、实操练习

变量降维

1、主成分分析(PCA)的基本原理

2、偏最小二乘(PLS)的基本原理

3、案例实践

4、实操练习

特征选择

1、常见的特征选择方法(优化搜索、FilterWrapper等;前向与后向选择法;区间法;无信息变量消除法;正则稀疏优化方法等)

2、案例实践

3、实操练习

群优化算法

1、遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的基本原理(以遗传算法为代表的群优化算法的基本思想是什么?粒子群算法、蜻蜓算法、蝙蝠算法、模拟退火算法等与遗传算法的区别与联系)

2、遗传算法的Python代码实现

3、案例实践一:一元函数的寻优计算

4、案例实践二:离散变量的寻优计算(特征选择)

5、实操练习

模块三:

回归拟合模型

Day 2

线性回归模型

1、一元线性回归模型与多元线性回归模型(回归参数的估计、回归方程的显著性检验、残差分析)

2、岭回归模型(工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量)

3LASSO模型(工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节)

4、Elastic Net模型(工作原理、建模预测、超参数调节)

5、案例实践

6、实操练习

前向型神经网络

1BP神经网络的基本原理(人工智能发展过程经历了哪些曲折?人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?BP神经网络建模的本质是什么?)

2BP神经网络的Python代码实现(怎样划分训练集和测试集?为什么需要归一化?归一化是必须的吗?什么是梯度爆炸与梯度消失?)

3、BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)

4、值得研究的若干问题(欠拟合与过拟合、泛化性能评价指标的设计、样本不平衡问题等)

5、极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的工作原理

6、案例演示    7、实操练习

模块四:

分类识别模型

Day 3

KNN、贝叶斯分类与支持向量机

1、KNN分类模型(KNN算法的核心思想、距离度量方式的选择、K值的选取、分类决策规则的选择)

2、朴素贝叶斯分类模型(伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB、类朴素贝叶斯CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB、补充朴素贝叶斯ComplementNB

3SVM的工作原理(SVM的本质是解决什么问题?SVM的四种典型结构是什么?核函数的作用是什么?什么是支持向量SVM扩展知识(如何解决多分类问题?SVM除了建模型之外,还可以帮助我们做哪些事情?)

4、案例实践

5、实操练习

决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost

1、决策树的工作原理(微软小冰读心术的启示;什么是信息熵和信息增益?ID3算法和C4.5算法的区别与联系);决策树除了建模型之外,还可以帮我们做什么事情?

2、随机森林的工作原理(为什么需要随机森林算法?广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么?“随机”体现在哪些地方?随机森林的本质是什么?怎样可视化、解读随机森林的结果?

3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

5. 常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM

6、案例实践

7、实操练习

模块五:

聚类分析算法

Day 4

K均值、DBSCAN

层次聚类

1、K均值聚类算法的工作原理

2、DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的工作原理

  1. 层次聚类算法的工作原理
  2. 案例讲解

5、实操练习

模块六:

关联分析算法

关联规则

协同过滤

Apriori算法

1、关联规则算法的工作原理

2、协同过滤算法的工作原理

3、Apriori算法的工作原理

4、案例讲解

5、实操练习

模块七:

总结与答疑讨论

信息检索与常用科研工具

1、如何无障碍地访问Google、YouTube等网站?(谷歌访问助手、VPN等)

2、如何查阅文献资料?怎样能够保证对最新论文的追踪?

3、Google Scholar、ResearchGate的使用方法

4、应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码?

5、文献管理工具的使用(Endnote、Zotero等)

6、当代码出现错误时,应该如何高效率解决?

7、实操练习

总结与答疑讨论

1、SCI不同分区的论文差别在哪些地方?你知道你的论文为什么显得很单薄吗?

2、从审稿人的角度看,SCI期刊论文需要具备哪些要素?(审稿人关注的点有哪些?如何回应审稿人提出的意见?)

3、如何提炼与挖掘创新点?(如果在算法层面上难以做出原创性的工作,如何结合自己的实际问题提炼与挖掘创新点?)

4、相关学习资料分享与拷贝(图书推荐、在线课程推荐等)

5、建立微信群,便于后期的讨论与答疑

6、答疑讨论(提前把问题准备好)

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