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基于R語言機(jī)器學(xué)習(xí)方法與案例分析

基于MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的實踐技術(shù)應(yīng)用

全套Python機(jī)器學(xué)習(xí)核心技術(shù)與案例分析實踐應(yīng)用

?基于R語言機(jī)器學(xué)習(xí)方法與案例分析

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為繼理論、實驗和數(shù)值計算之后的科研“第四范式”，是發(fā)現(xiàn)新規(guī)律，總結(jié)和分析實驗結(jié)果的利器。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的理論和方法繁多，編程相當(dāng)復(fù)雜，一直是阻礙機(jī)器學(xué)習(xí)大范圍應(yīng)用的主要困難之一，由此誕生了Python，R，SAS，STAT等語言輔助機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)。在各種語言中，R語言以編程簡單，方法先進(jìn)脫穎而出。

專題一：基礎(chǔ)知識
1.機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
2.機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程
3.特征工程

專題二：回歸
1.線性回歸略談
2.嶺回歸
3.偏最小二乘法
4.Lasso回歸與最小角度回歸
5.彈性網(wǎng)回歸

專題三：樹形模型
1.分類回歸樹
2.隨機(jī)森林

專題四：集成學(xué)習(xí)
1.梯度提升法
2.裝袋法
3.GBM與隨機(jī)GBM
4. XGBOST
5.總結(jié)

專題五：其它方法
1.支持向量機(jī)
2.深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
3.可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)

專題六：降維
1.主成分分析
2.廣義低秩模型
3.Autoenconders

專題七：聚類與分類
1.K-均值聚類
2.分層聚類
3.K-近鄰分類
4.Logistic回歸

基于MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的實踐技術(shù)應(yīng)用

近年來，隨著無人駕駛汽車、醫(yī)學(xué)影像智慧輔助診療、ImageNet競賽等熱點事件的發(fā)生，人工智能迎來了新一輪的發(fā)展浪潮。尤其是在計算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域，各種顛覆性的成果應(yīng)運而生。因此，為了幫助廣大科研人員更加系統(tǒng)地學(xué)習(xí)圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論知識及對應(yīng)的代碼實現(xiàn)方法，幫助學(xué)員掌握圖像處理的基礎(chǔ)知識，以及經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法和最新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)、對抗生成網(wǎng)絡(luò)等算法的基本原理及其MATLAB編程實現(xiàn)方法。采用“理論講解+案例實戰(zhàn)+動手實操+討論互動”相結(jié)合的方式，抽絲剝繭、深入淺出分析圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用時需要掌握的經(jīng)驗及編程技巧。

【目標(biāo)】：
1、掌握圖像處理基礎(chǔ)知識及其MATLAB代碼實現(xiàn)方法；
2、掌握經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理及其MATLAB代碼實現(xiàn)方法；
3、掌握最新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移學(xué)習(xí)等算法的基本原理及其MATLAB代碼實現(xiàn)方法；
4、掌握生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）及其在圖像處理中的應(yīng)用及代碼實現(xiàn)方法；
5、掌握目標(biāo)檢測YOLO模型及其在圖像處理中的應(yīng)用及代碼實現(xiàn)方法；
6、通過深入淺出的講解、多案例實操，問題解析及學(xué)員項目交流，掌握其方法及對接工作實踐問題。

第一章 梳理MATLAB 圖像處理基礎(chǔ)內(nèi)容
1、圖像的分類與表示方法
2、圖像的常見格式及讀寫（彩色圖像、灰度圖像、二值圖像等）
3、圖像類型的轉(zhuǎn)換
4、數(shù)字圖像的基本運算
5、數(shù)字圖像的幾何變換（平移、鏡像、縮放、旋轉(zhuǎn)等）
6、數(shù)字圖像的鄰域和塊操作
7、圖像去噪與圖像復(fù)原
8、圖像邊緣檢測與圖像分割
9、案例講解：基于手機(jī)攝像頭的心率計算
10、實操練習(xí)

第二章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像處理中的應(yīng)用
1、人工智能基本概念辨析（回歸擬合問題與分類識別問題；有監(jiān)督（導(dǎo)師）學(xué)習(xí)與無監(jiān)督（無導(dǎo)師）學(xué)習(xí)；訓(xùn)練集、驗證集與測試集；過擬合與欠擬合）
2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理
3、數(shù)據(jù)預(yù)處理（歸一化、異常值剔除、數(shù)據(jù)擴(kuò)增技術(shù)等）
4、交叉驗證與模型參數(shù)優(yōu)化
5、模型評價與指標(biāo)的選擇（回歸擬合問題 vs. 分類識別問題）
6、案例講解： （1）手寫數(shù)字識別 （2）人臉朝向識別
7、實操練習(xí)

第三章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像處理中的應(yīng)用
1、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)越多越好嗎？深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)區(qū)別是什么？）
2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（什么是卷積核？CNN的典型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是怎樣的？CNN的權(quán)值共享機(jī)制是什么？CNN提取的特征是怎樣的？）
3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
4、MATLAB深度學(xué)習(xí)工具箱簡介
5、deepNetworkDesigner交互式設(shè)計工具演示
6、預(yù)訓(xùn)練模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等）的下載與安裝
7、案例講解： （1）CNN預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)物體識別 （2）利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取抽象特征 （3）自定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
8、實操練習(xí)

第四章 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與調(diào)參技巧
1、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化
2、優(yōu)化算法（梯度下降、隨機(jī)梯度下降、小批量隨機(jī)梯度下降、動量法、Adam等）
3、調(diào)參技巧（參數(shù)初始化、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)擴(kuò)增、批量歸一化、超參數(shù)優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)正則化等） 4、案例講解：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化
5、實操練習(xí)

第五章 遷移學(xué)習(xí)算法及其在圖像處理中的應(yīng)用
1、遷移學(xué)習(xí)算法的基本原理（為什么需要遷移學(xué)習(xí)？為什么可以遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的基本思想是什么？）
2、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的遷移學(xué)習(xí)算法
3、案例講解：貓狗大戰(zhàn)（Dogs vs. Cats）
4、實操練習(xí)

第六章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的基本原理
2. 長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的基本原理
3. RNN與LSTM的區(qū)別與聯(lián)系
4. 案例講解： （1）時間序列預(yù)測 （2）序列-序列分類
5、實操練習(xí)

第七章 基于深度學(xué)習(xí)的視頻分類案例實戰(zhàn)
1、基于深度學(xué)習(xí)的視頻分類基本原理
2、讀取視頻流文件并抽取圖像幀
3、利用預(yù)訓(xùn)練CNN模型提取指定層的特征圖
4、自定義構(gòu)建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5、案例講解：HMDB51數(shù)據(jù)集視頻分類
6、實操練習(xí)

第八章 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）及其在圖像處理中的應(yīng)用
1、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN（什么是對抗生成網(wǎng)絡(luò)？為什么需要對抗生成網(wǎng)絡(luò)？對抗生成網(wǎng)絡(luò)可以幫我們做什么？GAN給我們帶來的啟示）
2、GAN的基本原理及GAN進(jìn)化史
3、案例講解：GAN的MATLAB代碼實現(xiàn)（向日葵花圖像的自動生成）
4、實操練習(xí)

第九章 目標(biāo)檢測YOLO模型及其在圖像處理中的應(yīng)用 ?
1、什么是目標(biāo)檢測？目標(biāo)檢測與目標(biāo)識別的區(qū)別與聯(lián)系
2、YOLO模型的工作原理
3、從YOLO v1到v5的進(jìn)化之路
4、案例講解： (1)使用預(yù)訓(xùn)練模型實現(xiàn)圖像、視頻等實時目標(biāo)檢測 (2)訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集：新冠疫情佩戴口罩識別
5、實操練習(xí)

第十章 U-Net模型及其在圖像處理中的應(yīng)用
1、語義分割（Semantic Segmentation）簡介
2、U-Net模型的基本原理
3、案例講解：基于U-Net的多光譜圖像語義分割
4、實操練習(xí)

第十一章 自編碼器（AutoEncoder）及其在圖像處理中的應(yīng)用
1、自編碼器的組成及基本工作原理
2、自編碼器的變種（棧式自編碼器、稀疏自編碼器、去噪自編碼器、卷積自編碼器等）及其工作原理
3、案例講解：基于自編碼器的圖像分類
4、實操練習(xí)

第十二章 討論與答疑
1、如何查閱文獻(xiàn)資料？（你會使用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate嗎？應(yīng)該去哪些地方查找與論文配套的數(shù)據(jù)和代碼？）
2、如何提煉與挖掘創(chuàng)新點？（如果在算法層面上難以做出原創(chuàng)性的工作，如何結(jié)合自己的實際問題提煉與挖掘創(chuàng)新點？）
3、相關(guān)學(xué)習(xí)資料分享與拷貝

全套Python機(jī)器學(xué)習(xí)核心技術(shù)與案例分析實踐應(yīng)用

【專家】：郁磊副教授，主要從事MATLAB編程、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和軟件開發(fā)、生理系統(tǒng)建模與仿真、生物醫(yī)學(xué)信號處理，具有豐富的實戰(zhàn)應(yīng)用經(jīng)驗，主編《MATLAB智能算法30個案例分析》、《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個案例分析》相關(guān)著作。已發(fā)表多篇高水平的國際學(xué)術(shù)研究論文。

專題一、Python編程入門（一）

1、Python環(huán)境搭建（Python軟件下載、安裝與版本選擇；PyCharm下載、安裝；Python之Hello World；第三方模塊的安裝與使用；Python 2.x與Python 3.x對比）

2、Python基本語法（Python變量命名規(guī)則；Python基本數(shù)學(xué)運算；Python常用變量類型的定義與操作；Python程序注釋）

專題二、Python編程入門（二）

1、Python流程控制（條件判斷；for循環(huán)；while循環(huán)；break和continue關(guān)鍵字；嵌套循環(huán)與可變循環(huán)）

2、Python函數(shù)與對象（函數(shù)的定義與調(diào)用；函數(shù)的參數(shù)傳遞與返回值；變量作用域與全局變量；對象的創(chuàng)建與使用）

專題三、Python基本繪圖

1、Matplotlib的安裝

2、簡單圖形繪制

3、設(shè)置散點、線條、坐標(biāo)軸、圖例、注解等屬性

4、繪制多圖

5、圖的嵌套

專題四、Python科學(xué)計算模塊庫

1、Numpy的安裝

2、ndarray類型屬性與函數(shù)

3、Numpy數(shù)組的創(chuàng)建、索引與切片

4、Numpy常用函數(shù)簡介與使用

專題五、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類有哪些？有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無導(dǎo)師學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程是怎樣的？什么是梯度下降法？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的本質(zhì)是什么？）

2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Python代碼實現(xiàn)（怎樣劃分訓(xùn)練集和測試集？為什么需要歸一化？歸一化是必須的嗎？什么是梯度爆炸與梯度消失？）

3、案例演示：回歸擬合

4、實操練習(xí)

專題六、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（二）

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化（隱含層神經(jīng)元個數(shù)、學(xué)習(xí)率、初始權(quán)值和閾值等如何設(shè)置？什么是交叉驗證？）

2、值得研究的若干問題（欠擬合與過擬合、泛化性能評價指標(biāo)的設(shè)計、樣本不平衡問題等）

3、案例演示一：分類識別

4、案例演示二：時間序列預(yù)測（新型冠狀病毒肺炎流行趨勢預(yù)測）

5、實操練習(xí)

專題七、支持向量機(jī)

1、SVM的基本原理

2、核函數(shù)的作用與粒計算

3、SVM的Python代碼實現(xiàn)

? ?1）回歸擬合案例實戰(zhàn)

? ?2）分類識別案例實戰(zhàn)

4、SVM的啟發(fā)：樣本重要性的排序及樣本篩選

專題八、決策樹與隨機(jī)森林

1、決策樹的基本原理（信息熵與信息增益）

2、ID3算法與C4.5算法

3、決策樹的Python代碼實現(xiàn)

? ?1）回歸擬合案例實戰(zhàn)

? ?2）分類識別案例實戰(zhàn)

4、決策樹的啟發(fā)：變量重要性的排序及變量篩選

5、隨機(jī)森林的基本思想與集成學(xué)習(xí)框架

6、隨機(jī)森林的Python代碼實現(xiàn)

? ?1）回歸擬合案例實戰(zhàn)

? ?2）分類識別案例實戰(zhàn)

專題九、群優(yōu)化算法

1、群優(yōu)化算法的前世今生

2、遺傳算法（Genetic Algorithm）的基本原理

3、Python遺傳算法代碼實現(xiàn)

4. 案例演示一：一元/多元函數(shù)的極值點優(yōu)化（連續(xù)優(yōu)化）

5、案例演示二：特征選擇（離散優(yōu)化）

專題十、變量降維與特征選擇

1、變量降維(Dimension reduction)與特征選擇(Feature selection)在概念上的區(qū)別與聯(lián)系

2、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）的基本原理

3、PCA的啟發(fā)：訓(xùn)練集與測試集劃分合理性的判斷

4、經(jīng)典特征選擇方法（前向選擇法與后向選擇法、無信息變量消除法）的基本原理

5、案例演示：PCA/PLS多元回歸擬合Python代碼實現(xiàn)

專題十一、復(fù)習(xí)與答疑討論

1、課程復(fù)習(xí)與總結(jié)（知識點梳理）

2、如何避開人工智能實際應(yīng)用中的那些“坑”？如何挖掘創(chuàng)新點？

3、答疑與討論（大家提前把問題整理好）

更多教程：
●基于MATLAB深度學(xué)習(xí)與實踐技術(shù)應(yīng)用
●最新基于MATLAB 2021b的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)實踐應(yīng)用
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●基于PyTorch機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實踐應(yīng)用與案例分析?
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