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一个坏消息：
2018年1月教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI相关的课程。
这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。
一个好消息：
人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500万人，而中国人工智能人才数量目前只有5万（数据来自工信部教育考试中心）。
并且目前岗位溢价相当严重，2017年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16月薪酬计算，那么人工智能在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。那么再来看一组2018的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能领域学习就业/转业的最佳时机。
在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，云博士（美国哈佛大学博士后&&浙江大学博士）领衔的人工智能博士团队开发推出了人工智能机器学习365天特训营（第二期）课程。（扫描最底部二维码联系助教）
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4、颁发培训结业证书：通过幂次学院的阶段测试和毕业测试，并颁发幂次学院人工智能培训结业证书。
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讲师团队介绍：
云博士：美国哈佛大学大数据分析方向博士后，浙江大学计算机科学与技术专业博士，曾任华为高级软件工程师/项目经理
发明专利多项，软件著作权多项，国际重要期刊论文数十篇，国家及省部级项目多项，横向项目数十项。
张博士：中国科学院计算技术研究所机器学习方向博士
专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文，并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”，目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。
李金老师：清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生，阿里巴巴机器学习方向算法工程师
研究方向为：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理，深度学习等，在TNNLS，PR等杂志上发表过多篇论文，著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书，Python笔记3K+Star，知乎python及机器学习板块12K+zan，幂次学院签约讲师。
附：机器学习365天特训营-课程大纲：
第一部分基础篇
第1章
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间
1.4归纳偏好
1.5发展历程
1.6应用现状
第2章模型评估与选择
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1留出法
2.2.2交叉验证法
2.2.3自助法
2.2.4调参与最终模型
2.3性能度量
2.3.1错误率与精度
2.3.2查准率、查全率与F1
2.3.3ROC与AUC
2.3.4代价敏感错误率与代价曲线
2.4比较检验
2.4.1假设检验
2.4.2交叉验证t检验
2.4.3McNemar检验
2.4.4Friedman检验与后续检验
2.5偏差与方差
第3章线性模型
3.1基本形式
3.2线性回归
3.3对数几率回归
3.4线性判别分析
3.5多分类学习
3.6类别不平衡问题
第4章决策树
4.1基本流程
4.2划分选择
4.2.1信息增益
4.2.2增益率
4.2.3基尼指数
4.3剪枝处理
4.3.1预剪枝
4.3.2后剪枝
4.4连续与缺失值
4.4.1连续值处理
4.4.2缺失值处理
4.5多变量决策树
第5章神经网络
5.1神经元模型
5.2感知机与多层网络
5.3误差逆传播算法
5.4全局最小与局部极小
5.5其他常见神经网络
5.5.1RBF网络
5.5.2ART网络
5.5.3SOM网络
5.5.4级联相关网络
5.5.5Elman网络
5.5.6Boltzmann机
5.6深度学习
第6章支持向量机
6.1间隔与支持向量
6.2对偶问题
6.3核函数
6.4软间隔与正则化
6.5支持向量回归
6.6核方法
第7章贝叶斯分类器
7.1贝叶斯决策论
7.2极大似然估计
7.3朴素贝叶斯分类器
7.4半朴素贝叶斯分类器
7.5贝叶斯网
7.5.1结构
7.5.2学习
7.5.3推断
7.6EM算法
第8章集成学习
8.1个体与集成
8.2Boosting
8.3Bagging与随机森林
8.3.1Bagging
8.3.2随机森林
8.4结合策略
8.4.1平均法
8.4.2投票法
8.4.3学习法
8.5多样性
8.5.1误差--分歧分解
8.5.2多样性度量
8.5.3多样性增强
第9章聚类
9.1聚类任务
9.2性能度量
9.3距离计算
9.4原型聚类
9.4.1k均值算法
9.4.2学习向量量化
9.4.3高斯混合聚类
9.5密度聚类
9.6层次聚类
第10章降维与度量学习
10.1k近邻学习
10.2低维嵌入
10.3主成分分析
10.4核化线性降维
10.5流形学习
10.5.1等度量映射
10.5.2局部线性嵌入
10.6度量学习
第二部分进阶篇
第11章特征选择与稀疏学习
11.1子集搜索与评价
11.2过滤式选择
11.3包裹式选择
11.4嵌入式选择与L_1正则化
11.5稀疏表示与字典学习
11.6压缩感知
第12章计算学习理论
12.1基础知识
12.2PAC学习
12.3有限假设空间
12.3.1可分情形
12.3.2不可分情形
12.4VC维
12.5Rademacher复杂度
12.6稳定性
第13章半监督学习
13.1未标记样本
13.2生成式方法
13.3半监督SVM
13.4图半监督学习
13.5基于分歧的方法
13.6半监督聚类
第14章概率图模型
14.1隐马尔可夫模型
14.2马尔可夫随机场
14.3条件随机场
14.4学习与推断
14.4.1变量消去
14.4.2信念传播
14.5近似推断
14.5.1MCMC采样
14.5.2变分推断
14.6话题模型
第15章规则学习
15.1基本概念
15.2序贯覆盖
15.3剪枝优化
15.4一阶规则学习
15.5归纳逻辑程序设计
15.5.1最小一般泛化
15.5.2逆归结
第16章强化学习
16.1任务与奖赏
16.2K-摇臂赌博机
16.2.1探索与利用
16.2.2ε-贪心
16.2.3Softmax
16.3有模型学习
16.3.1策略评估
16.3.2策略改进
16.3.3策略迭代与值迭代
16.4免模型学习
16.4.1蒙特卡罗强化学习
16.4.2时序差分学习
16.5值函数近似
16.6模仿学习
16.6.1直接模仿学习
16.6.2逆强化学习
第17章增量学习
17.1被动攻击学习
17.1.1梯度下降量的抑制
17.1.2被动攻击分类
17.1.3被动攻击回归
17.2适应正则化学习
17.2.1参数分布的学习
17.2.2适应正则化分类
17.2.3适应正则化回归
17.3增量随机森林
第18章迁移学习
18.1迁移学习简介
18.1.1什么是迁移学习
18.1.2迁移学习VS传统机器学习
18.1.3应用领域
18.2迁移学习的分类方法
18.2.1按迁移情境
18.2.2按特征空间
18.2.3按迁移方法
18.3代表性研究成果
18.2.1域适配问题
18.2.2多源迁移学习
18.2.3深度迁移学习
第19章主动学习
19.1主动学习简介
19.2主动学习思想
19.3主动学习VS半监督学习
19.4主动学习VSSelf-Learning
第20章多任务学习
20.1使用最小二乘回归的多任务学习
20.2使用最小二乘概率分类器的多任务学习
20.3多次维输出函数的学习
第三部分实战篇
第21章机器学习应用场景介绍
21.1机器学习经典应用场景
21.2头脑风暴：挖掘身边的应用场景
第22章数据预处理
22.1数据降噪
22.2数据分割
第23章特征提取
23.1时域特征
23.2频域特征
23.3自动特征提取
第24章机器学习方法应用
24.1应用机器学习方法之前的处理
24.2使用机器学习分类
24.3机器学习调参
24.4分类结果展示
第25章 -机器学习企业级项目实战
25.1O2O优惠券使用预测
25.2鲍鱼年龄预测
25.3机器恶意流量识别
25.4根据用户轨迹进行精准营销
25.5根据搜狗输入进行用户画像
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除了就业机会，学习人工智能还可以帮助您开发创新的解决方案，解决各种实际问题，为社会做出贡献。此外，学习人工智能还可以帮助您理解当前技术发展的趋势和方向，这对于您未来的职业发展非常有帮助。
需要注意的是，学习人工智能需要一定的数学、编程和算法知识，因此需要具备一定的学习能力和技能，同时需要投入足够的时间和精力。但是，如果您对此领域感兴趣，并且愿意努力学习，那么转行学习人工智能将是非常有益的。
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张老师，中国科学院计算技术研究所机器学习方向博士
专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文，并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”，目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。拥有机器学习、数据挖掘领域实战经验，曾参与项目：
1、面向病症的多模态在线预警方法研究—国家自然科学基金;2、基于人机交互技术的安全驾驶映射系统—国家国际科技合作专项;3、散发性病症风险基因图谱与预警评估方法研究—北京市科学技术委员会北京脑科学研究项目;4、广东省大数据科学中心项目“基于多模态大数据的复杂疾病临床诊断标准及应用”—广东省科技计划项目NSFC等国家级项目。
李金老师，清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生，阿里巴巴机器学习方向算法工程师；
研究方向为：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理，深度学习等，在TNNLS，PR等杂志上发表过多篇论文，著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书，Python笔记3K+Star，知乎python及机器学习板块12K+zan，幂次学院签约讲师。
赵朗老师，美国普渡大学硕士毕业生，机器学习工程师/算法工程师，曾参与研究：
1.参与克莱斯勒公司“合金发展”项目，应用机器学习分析产品合格率与合金成分等因素之间的关系；
2.参与浙江大学关于研究材料渗透率的项目，应用机器学习分析材料渗透率与材料结构之间的关系；
3.应用机器学习研究各大风场的风机故障问题，在机器学习，数据挖掘等方面有丰富的实战经验，善于用简单的例子来描述复杂的机器学习概念，善于对学生进行启发，帮助学生掌握机器学习的核心概念与算法。
附：机器学习365天特训营-课程大纲：
第一部分基础篇
第1章
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间
1.4归纳偏好
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1.6应用现状
第2章模型评估与选择
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1留出法
2.2.2交叉验证法
2.2.3自助法
2.2.4调参与最终模型
2.3性能度量
2.3.1错误率与精度
2.3.2查准率、查全率与F1
2.3.3ROC与AUC
2.3.4代价敏感错误率与代价曲线
2.4比较检验
2.4.1假设检验
2.4.2交叉验证t检验
2.4.3McNemar检验
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2.5偏差与方差
第3章线性模型
3.1基本形式
3.2线性回归
3.3对数几率回归
3.4线性判别分析
3.5多分类学习
3.6类别不平衡问题
第4章决策树
4.1基本流程
4.2划分选择
4.2.1信息增益
4.2.2增益率
4.2.3基尼指数
4.3剪枝处理
4.3.1预剪枝
4.3.2后剪枝
4.4连续与缺失值
4.4.1连续值处理
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4.5多变量决策树
第5章神经网络
5.1神经元模型
5.2感知机与多层网络
5.3误差逆传播算法
5.4全局最小与局部极小
5.5其他常见神经网络
5.5.1RBF网络
5.5.2ART网络
5.5.3SOM网络
5.5.4级联相关网络
5.5.5Elman网络
5.5.6Boltzmann机
5.6深度学习
第6章支持向量机
6.1间隔与支持向量
6.2对偶问题
6.3核函数
6.4软间隔与正则化
6.5支持向量回归
6.6核方法
第7章贝叶斯分类器
7.1贝叶斯决策论
7.2极大似然估计
7.3朴素贝叶斯分类器
7.4半朴素贝叶斯分类器
7.5贝叶斯网
7.5.1结构
7.5.2学习
7.5.3推断
7.6EM算法
第8章集成学习
8.1个体与集成
8.2Boosting
8.3Bagging与随机森林
8.3.1Bagging
8.3.2随机森林
8.4结合策略
8.4.1平均法
8.4.2投票法
8.4.3学习法
8.5多样性
8.5.1误差--分歧分解
8.5.2多样性度量
8.5.3多样性增强
第9章聚类
9.1聚类任务
9.2性能度量
9.3距离计算
9.4原型聚类
9.4.1k均值算法
9.4.2学习向量量化
9.4.3高斯混合聚类
9.5密度聚类
9.6层次聚类
第10章降维与度量学习
10.1k近邻学习
10.2低维嵌入
10.3主成分分析
10.4核化线性降维
10.5流形学习
10.5.1等度量映射
10.5.2局部线性嵌入
10.6度量学习
第二部分进阶篇
第11章特征选择与稀疏学习
11.1子集搜索与评价
11.2过滤式选择
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11.4嵌入式选择与L_1正则化
11.5稀疏表示与字典学习
11.6压缩感知
第12章计算学习理论
12.1基础知识
12.2PAC学习
12.3有限假设空间
12.3.1可分情形
12.3.2不可分情形
12.4VC维
12.5Rademacher复杂度
12.6稳定性
第13章半监督学习
13.1未标记样本
13.2生成式方法
13.3半监督SVM
13.4图半监督学习
13.5基于分歧的方法
13.6半监督聚类
第14章概率图模型
14.1隐马尔可夫模型
14.2马尔可夫随机场
14.3条件随机场
14.4学习与推断
14.4.1变量消去
14.4.2信念传播
14.5近似推断
14.5.1MCMC采样
14.5.2变分推断
14.6话题模型
第15章规则学习
15.1基本概念
15.2序贯覆盖
15.3剪枝优化
15.4一阶规则学习
15.5归纳逻辑程序设计
15.5.1最小一般泛化
15.5.2逆归结
第16章强化学习
16.1任务与奖赏
16.2K-摇臂赌博机
16.2.1探索与利用
16.2.2ε-贪心
16.2.3Softmax
16.3有模型学习
16.3.1策略评估
16.3.2策略改进
16.3.3策略迭代与值迭代
16.4免模型学习
16.4.1蒙特卡罗强化学习
16.4.2时序差分学习
16.5值函数近似
16.6模仿学习
16.6.1直接模仿学习
16.6.2逆强化学习
第17章增量学习
17.1被动攻击学习
17.1.1梯度下降量的抑制
17.1.2被动攻击分类
17.1.3被动攻击回归
17.2适应正则化学习
17.2.1参数分布的学习
17.2.2适应正则化分类
17.2.3适应正则化回归
17.3增量随机森林
第18章迁移学习
18.1迁移学习简介
18.1.1什么是迁移学习
18.1.2迁移学习VS传统机器学习
18.1.3应用领域
18.2迁移学习的分类方法
18.2.1按迁移情境
18.2.2按特征空间
18.2.3按迁移方法
18.3代表性研究成果
18.2.1域适配问题
18.2.2多源迁移学习
18.2.3深度迁移学习
第19章主动学习
19.1主动学习简介
19.2主动学习思想
19.3主动学习VS半监督学习
19.4主动学习VSSelf-Learning
第20章多任务学习
20.1使用最小二乘回归的多任务学习
20.2使用最小二乘概率分类器的多任务学习
20.3多次维输出函数的学习
第三部分实战篇
第21章机器学习应用场景介绍
21.1机器学习经典应用场景
21.2头脑风暴：挖掘身边的应用场景
第22章数据预处理
22.1数据降噪
22.2数据分割
第23章特征提取
23.1时域特征
23.2频域特征
23.3自动特征提取
第24章机器学习方法应用
24.1应用机器学习方法之前的处理
24.2使用机器学习分类
24.3机器学习调参
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人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500万人，而中国人工智能人才数量目前只有5万（数据来自工信部教育考试中心）。
并且目前岗位溢价相当严重，2017年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16月薪酬计算，那么人工智能在2017年一年的薪酬就是2.01*16=32.16万。那么再来看一组2018的薪酬数据：
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讲师团队介绍（更多讲师详情请关注幂次学院主页：https://mici.jiqishidai.com)
张老师，中国科学院计算技术研究所机器学习方向博士
专注于人机交互、机器学习等领域研究。曾在国内外知名会议期刊发表多篇论文，并荣获人工智能领域会议“最佳论文提名奖”，目前拥有国家发明专利2项、软件著作权1项。拥有机器学习、数据挖掘领域实战经验，曾参与项目：
1、面向病症的多模态在线预警方法研究—国家自然科学基金;2、基于人机交互技术的安全驾驶映射系统—国家国际科技合作专项;3、散发性病症风险基因图谱与预警评估方法研究—北京市科学技术委员会北京脑科学研究项目;4、广东省大数据科学中心项目“基于多模态大数据的复杂疾病临床诊断标准及应用”—广东省科技计划项目NSFC等国家级项目。
李金老师，清华大学机器学习方向本硕双清华毕业生，阿里巴巴机器学习方向算法工程师；
研究方向为：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理，深度学习等，在TNNLS，PR等杂志上发表过多篇论文，著有《自学Python—编程基础科学计算及数据分析》一书，Python笔记3K+Star，知乎python及机器学习板块12K+zan，幂次学院签约讲师。
赵朗老师，美国普渡大学硕士毕业生，机器学习工程师/算法工程师，曾参与研究：
1.参与克莱斯勒公司“合金发展”项目，应用机器学习分析产品合格率与合金成分等因素之间的关系；
2.参与浙江大学关于研究材料渗透率的项目，应用机器学习分析材料渗透率与材料结构之间的关系；
3.应用机器学习研究各大风场的风机故障问题，在机器学习，数据挖掘等方面有丰富的实战经验，善于用简单的例子来描述复杂的机器学习概念，善于对学生进行启发，帮助学生掌握机器学习的核心概念与算法。
附：机器学习365天特训营-课程大纲：
第一部分基础篇
第1章
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间
1.4归纳偏好
1.5发展历程
1.6应用现状
第2章模型评估与选择
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1留出法
2.2.2交叉验证法
2.2.3自助法
2.2.4调参与最终模型
2.3性能度量
2.3.1错误率与精度
2.3.2查准率、查全率与F1
2.3.3ROC与AUC
2.3.4代价敏感错误率与代价曲线
2.4比较检验
2.4.1假设检验
2.4.2交叉验证t检验
2.4.3McNemar检验
2.4.4Friedman检验与后续检验
2.5偏差与方差
第3章线性模型
3.1基本形式
3.2线性回归
3.3对数几率回归
3.4线性判别分析
3.5多分类学习
3.6类别不平衡问题
第4章决策树
4.1基本流程
4.2划分选择
4.2.1信息增益
4.2.2增益率
4.2.3基尼指数
4.3剪枝处理
4.3.1预剪枝
4.3.2后剪枝
4.4连续与缺失值
4.4.1连续值处理
4.4.2缺失值处理
4.5多变量决策树
第5章神经网络
5.1神经元模型
5.2感知机与多层网络
5.3误差逆传播算法
5.4全局最小与局部极小
5.5其他常见神经网络
5.5.1RBF网络
5.5.2ART网络
5.5.3SOM网络
5.5.4级联相关网络
5.5.5Elman网络
5.5.6Boltzmann机
5.6深度学习
第6章支持向量机
6.1间隔与支持向量
6.2对偶问题
6.3核函数
6.4软间隔与正则化
6.5支持向量回归
6.6核方法
第7章贝叶斯分类器
7.1贝叶斯决策论
7.2极大似然估计
7.3朴素贝叶斯分类器
7.4半朴素贝叶斯分类器
7.5贝叶斯网
7.5.1结构
7.5.2学习
7.5.3推断
7.6EM算法
第8章集成学习
8.1个体与集成
8.2Boosting
8.3Bagging与随机森林
8.3.1Bagging
8.3.2随机森林
8.4结合策略
8.4.1平均法
8.4.2投票法
8.4.3学习法
8.5多样性
8.5.1误差--分歧分解
8.5.2多样性度量
8.5.3多样性增强
第9章聚类
9.1聚类任务
9.2性能度量
9.3距离计算
9.4原型聚类
9.4.1k均值算法
9.4.2学习向量量化
9.4.3高斯混合聚类
9.5密度聚类
9.6层次聚类
第10章降维与度量学习
10.1k近邻学习
10.2低维嵌入
10.3主成分分析
10.4核化线性降维
10.5流形学习
10.5.1等度量映射
10.5.2局部线性嵌入
10.6度量学习
第二部分进阶篇
第11章特征选择与稀疏学习
11.1子集搜索与评价
11.2过滤式选择
11.3包裹式选择
11.4嵌入式选择与L_1正则化
11.5稀疏表示与字典学习
11.6压缩感知
第12章计算学习理论
12.1基础知识
12.2PAC学习
12.3有限假设空间
12.3.1可分情形
12.3.2不可分情形
12.4VC维
12.5Rademacher复杂度
12.6稳定性
第13章半监督学习
13.1未标记样本
13.2生成式方法
13.3半监督SVM
13.4图半监督学习
13.5基于分歧的方法
13.6半监督聚类
第14章概率图模型
14.1隐马尔可夫模型
14.2马尔可夫随机场
14.3条件随机场
14.4学习与推断
14.4.1变量消去
14.4.2信念传播
14.5近似推断
14.5.1MCMC采样
14.5.2变分推断
14.6话题模型
第15章规则学习
15.1基本概念
15.2序贯覆盖
15.3剪枝优化
15.4一阶规则学习
15.5归纳逻辑程序设计
15.5.1最小一般泛化
15.5.2逆归结
第16章强化学习
16.1任务与奖赏
16.2K-摇臂赌博机
16.2.1探索与利用
16.2.2ε-贪心
16.2.3Softmax
16.3有模型学习
16.3.1策略评估
16.3.2策略改进
16.3.3策略迭代与值迭代
16.4免模型学习
16.4.1蒙特卡罗强化学习
16.4.2时序差分学习
16.5值函数近似
16.6模仿学习
16.6.1直接模仿学习
16.6.2逆强化学习
第17章增量学习
17.1被动攻击学习
17.1.1梯度下降量的抑制
17.1.2被动攻击分类
17.1.3被动攻击回归
17.2适应正则化学习
17.2.1参数分布的学习
17.2.2适应正则化分类
17.2.3适应正则化回归
17.3增量随机森林
第18章迁移学习
18.1迁移学习简介
18.1.1什么是迁移学习
18.1.2迁移学习VS传统机器学习
18.1.3应用领域
18.2迁移学习的分类方法
18.2.1按迁移情境
18.2.2按特征空间
18.2.3按迁移方法
18.3代表性研究成果
18.2.1域适配问题
18.2.2多源迁移学习
18.2.3深度迁移学习
第19章主动学习
19.1主动学习简介
19.2主动学习思想
19.3主动学习VS半监督学习
19.4主动学习VSSelf-Learning
第20章多任务学习
20.1使用最小二乘回归的多任务学习
20.2使用最小二乘概率分类器的多任务学习
20.3多次维输出函数的学习
第三部分实战篇
第21章机器学习应用场景介绍
21.1机器学习经典应用场景
21.2头脑风暴：挖掘身边的应用场景
第22章数据预处理
22.1数据降噪
22.2数据分割
第23章特征提取
23.1时域特征
23.2频域特征
23.3自动特征提取
第24章机器学习方法应用
24.1应用机器学习方法之前的处理
24.2使用机器学习分类
24.3机器学习调参
24.4分类结果展示
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1、面向病症的多模态在线预警方法研究—国家自然科学基金;2、基于人机交互技术的安全驾驶映射系统—国家国际科技合作专项;3、散发性病症风险基因图谱与预警评估方法研究—北京市科学技术委员会北京脑科学研究项目;4、广东省大数据科学中心项目“基于多模态大数据的复杂疾病临床诊断标准及应用”—广东省科技计划项目NSFC等国家级项目。
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附：机器学习365天特训营-课程大纲：
第一部分基础篇
第1章
1.1引言
1.2基本术语
1.3假设空间
1.4归纳偏好
1.5发展历程
1.6应用现状
第2章模型评估与选择
2.1经验误差与过拟合
2.2评估方法
2.2.1留出法
2.2.2交叉验证法
2.2.3自助法
2.2.4调参与最终模型
2.3性能度量
2.3.1错误率与精度
2.3.2查准率、查全率与F1
2.3.3ROC与AUC
2.3.4代价敏感错误率与代价曲线
2.4比较检验
2.4.1假设检验
2.4.2交叉验证t检验
2.4.3McNemar检验
2.4.4Friedman检验与后续检验
2.5偏差与方差
第3章线性模型
3.1基本形式
3.2线性回归
3.3对数几率回归
3.4线性判别分析
3.5多分类学习
3.6类别不平衡问题
第4章决策树
4.1基本流程
4.2划分选择
4.2.1信息增益
4.2.2增益率
4.2.3基尼指数
4.3剪枝处理
4.3.1预剪枝
4.3.2后剪枝
4.4连续与缺失值
4.4.1连续值处理
4.4.2缺失值处理
4.5多变量决策树
第5章神经网络
5.1神经元模型
5.2感知机与多层网络
5.3误差逆传播算法
5.4全局最小与局部极小
5.5其他常见神经网络
5.5.1RBF网络
5.5.2ART网络
5.5.3SOM网络
5.5.4级联相关网络
5.5.5Elman网络
5.5.6Boltzmann机
5.6深度学习
第6章支持向量机
6.1间隔与支持向量
6.2对偶问题
6.3核函数
6.4软间隔与正则化
6.5支持向量回归
6.6核方法
第7章贝叶斯分类器
7.1贝叶斯决策论
7.2极大似然估计
7.3朴素贝叶斯分类器
7.4半朴素贝叶斯分类器
7.5贝叶斯网
7.5.1结构
7.5.2学习
7.5.3推断
7.6EM算法
第8章集成学习
8.1个体与集成
8.2Boosting
8.3Bagging与随机森林
8.3.1Bagging
8.3.2随机森林
8.4结合策略
8.4.1平均法
8.4.2投票法
8.4.3学习法
8.5多样性
8.5.1误差--分歧分解
8.5.2多样性度量
8.5.3多样性增强
第9章聚类
9.1聚类任务
9.2性能度量
9.3距离计算
9.4原型聚类
9.4.1k均值算法
9.4.2学习向量量化
9.4.3高斯混合聚类
9.5密度聚类
9.6层次聚类
第10章降维与度量学习
10.1k近邻学习
10.2低维嵌入
10.3主成分分析
10.4核化线性降维
10.5流形学习
10.5.1等度量映射
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12.1基础知识
12.2PAC学习
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12.4VC维
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12.6稳定性
第13章半监督学习
13.1未标记样本
13.2生成式方法
13.3半监督SVM
13.4图半监督学习
13.5基于分歧的方法
13.6半监督聚类
第14章概率图模型
14.1隐马尔可夫模型
14.2马尔可夫随机场
14.3条件随机场
14.4学习与推断
14.4.1变量消去
14.4.2信念传播
14.5近似推断
14.5.1MCMC采样
14.5.2变分推断
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第15章规则学习
15.1基本概念
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15.3剪枝优化
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15.5.2逆归结
第16章强化学习
16.1任务与奖赏
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16.2.2ε-贪心
16.2.3Softmax
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16.4免模型学习
16.4.1蒙特卡罗强化学习
16.4.2时序差分学习
16.5值函数近似
16.6模仿学习
16.6.1直接模仿学习
16.6.2逆强化学习
第17章增量学习
17.1被动攻击学习
17.1.1梯度下降量的抑制
17.1.2被动攻击分类
17.1.3被动攻击回归
17.2适应正则化学习
17.2.1参数分布的学习
17.2.2适应正则化分类
17.2.3适应正则化回归
17.3增量随机森林
第18章迁移学习
18.1迁移学习简介
18.1.1什么是迁移学习
18.1.2迁移学习VS传统机器学习
18.1.3应用领域
18.2迁移学习的分类方法
18.2.1按迁移情境
18.2.2按特征空间
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18.3代表性研究成果
18.2.1域适配问题
18.2.2多源迁移学习
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第19章主动学习
19.1主动学习简介
19.2主动学习思想
19.3主动学习VS半监督学习
19.4主动学习VSSelf-Learning
第20章多任务学习
20.1使用最小二乘回归的多任务学习
20.2使用最小二乘概率分类器的多任务学习
20.3多次维输出函数的学习
第三部分实战篇
第21章机器学习应用场景介绍
21.1机器学习经典应用场景
21.2头脑风暴：挖掘身边的应用场景
第22章数据预处理
22.1数据降噪
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第23章特征提取
23.1时域特征
23.2频域特征
23.3自动特征提取
第24章机器学习方法应用
24.1应用机器学习方法之前的处理
24.2使用机器学习分类
24.3机器学习调参
24.4分类结果展示
第25章 -机器学习企业级项目实战
25.1O2O优惠券使用预测
25.2鲍鱼年龄预测
25.3机器恶意流量识别
25.4根据用户轨迹进行精准营销
25.5根据搜狗输入进行用户画像
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