基于R语言、MATLAB、Python机器学习方法与案例分析
目录
基于R语言机器学习方法与案例分析
基于MATLAB机器学习、深度学习在图像处理中的实践技术应用
全套Python机器学习核心技术与案例分析实践应用
基于R语言机器学习方法与案例分析
机器学习已经成为继理论、实验和数值计算之后的科研“第四范式”，是发现新规律，总结和分析实验结果的利器。机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应用的主要困难之一，由此诞生了Python，R，SAS，STAT等语言辅助机器学习算法的实现。在各种语言中，R语言以编程简单，方法先进脱颖而出。
【教 程】基 于 R 语 言 机 器 学 习 方 法 与 案 例 分 析
专题一：基础知识
1.机器学习的基本概念
2.机器学习建模过程
3.特征工程
专题二：回归
1.线性回归略谈
2.岭回归
3.偏最小二乘法
4.Lasso回归与最小角度回归
5.弹性网回归
专题三：树形模型
1.分类回归树
2.随机森林
专题四：集成学习
1.梯度提升法
2.装袋法
3.GBM与随机GBM
4. XGBOST
5.总结
专题五：其它方法
1.支持向量机
2.深度学习基础
3.可解释的机器学习
专题六：降维
1.主成分分析
2.广义低秩模型
3.Autoenconders
专题七：聚类与分类
1.K-均值聚类
2.分层聚类
3.K-近邻分类
4.Logistic回归
基于MATLAB机器学习、深度学习在图像处理中的实践技术应用
近年来，随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机视觉和图像处理领域，各种颠覆性的成果应运而生。因此，为了帮助广大科研人员更加系统地学习图像处理、机器学习和深度学习的基础理论知识及对应的代码实现方法，帮助学员掌握图像处理的基础知识，以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式，抽丝剥茧、深入浅出分析图像处理、机器学习和深度学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。
【目标】：
1、掌握图像处理基础知识及其MATLAB代码实现方法；
2、掌握经典机器学习算法原理及其MATLAB代码实现方法；
3、掌握最新的卷积神经网络、迁移学习等算法的基本原理及其MATLAB代码实现方法；
4、掌握生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用及代码实现方法；
5、掌握目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用及代码实现方法；
6、通过深入浅出的讲解、多案例实操，问题解析及学员项目交流，掌握其方法及对接工作实践问题。
【教 程】基 于 MATLAB 机 器 学 习、深 度 学 习 在 图 像 处 理 中 的 实 践 技 术 应 用
第一章 梳理MATLAB 图像处理基础内容
1、图像的分类与表示方法
2、图像的常见格式及读写（彩色图像、灰度图像、二值图像等）
3、图像类型的转换
4、数字图像的基本运算
5、数字图像的几何变换（平移、镜像、缩放、旋转等）
6、数字图像的邻域和块操作
7、图像去噪与图像复原
8、图像边缘检测与图像分割
9、案例讲解：基于手机摄像头的心率计算
10、实操练习
第二章 BP神经网络及其在图像处理中的应用
1、人工智能基本概念辨析（回归拟合问题与分类识别问题；有监督（导师）学习与无监督（无导师）学习；训练集、验证集与测试集；过拟合与欠拟合）
2、BP神经网络的工作原理
3、数据预处理（归一化、异常值剔除、数据扩增技术等）
4、交叉验证与模型参数优化
5、模型评价与指标的选择（回归拟合问题 vs. 分类识别问题）
6、案例讲解： （1）手写数字识别 （2）人脸朝向识别
7、实操练习
第三章 卷积神经网络及其在图像处理中的应用
1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）
2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）
3、LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系
4、MATLAB深度学习工具箱简介
5、deepNetworkDesigner交互式设计工具演示
6、预训练模型（Alexnet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等）的下载与安装
7、案例讲解： （1）CNN预训练模型实现物体识别 （2）利用卷积神经网络抽取抽象特征 （3）自定义卷积神经网络拓扑结构
8、实操练习
第四章 网络优化与调参技巧
1、网络拓扑结构优化
2、优化算法（梯度下降、随机梯度下降、小批量随机梯度下降、动量法、Adam等）
3、调参技巧（参数初始化、数据预处理、数据扩增、批量归一化、超参数优化、网络正则化等） 4、案例讲解：卷积神经网络模型优化
5、实操练习
第五章 迁移学习算法及其在图像处理中的应用
1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）
2、基于深度神经网络模型的迁移学习算法
3、案例讲解：猫狗大战（Dogs vs. Cats）
4、实操练习
第六章 循环神经网络与长短时记忆神经网络
1. 循环神经网络（RNN）的基本原理
2. 长短时记忆神经网络（LSTM）的基本原理
3. RNN与LSTM的区别与联系
4. 案例讲解： （1）时间序列预测 （2）序列-序列分类
5、实操练习
第七章 基于深度学习的视频分类案例实战
1、基于深度学习的视频分类基本原理
2、读取视频流文件并抽取图像帧
3、利用预训练CNN模型提取指定层的特征图
4、自定义构建LSTM神经网络模型
5、案例讲解：HMDB51数据集视频分类
6、实操练习
第八章 生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用
1、生成式对抗网络GAN（什么是对抗生成网络？为什么需要对抗生成网络？对抗生成网络可以帮我们做什么？GAN给我们带来的启示）
2、GAN的基本原理及GAN进化史
3、案例讲解：GAN的MATLAB代码实现（向日葵花图像的自动生成）
4、实操练习
第九章 目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用
1、什么是目标检测？目标检测与目标识别的区别与联系
2、YOLO模型的工作原理
3、从YOLO v1到v5的进化之路
4、案例讲解： (1)使用预训练模型实现图像、视频等实时目标检测 (2)训练自己的数据集：新冠疫情佩戴口罩识别
5、实操练习
第十章 U-Net模型及其在图像处理中的应用
1、语义分割（Semantic Segmentation）简介
2、U-Net模型的基本原理
3、案例讲解：基于U-Net的多光谱图像语义分割
4、实操练习
第十一章 自编码器（AutoEncoder）及其在图像处理中的应用
1、自编码器的组成及基本工作原理
2、自编码器的变种（栈式自编码器、稀疏自编码器、去噪自编码器、卷积自编码器等）及其工作原理
3、案例讲解：基于自编码器的图像分类
4、实操练习
第十二章 讨论与答疑
1、如何查阅文献资料？（你会使用Google Scholar、Sci-Hub、ResearchGate吗？应该去哪些地方查找与论文配套的数据和代码？）
2、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？）
3、相关学习资料分享与拷贝
全套Python机器学习核心技术与案例分析实践应用
【专家】：郁磊副教授，主要从事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。
【教 程】全 套 Python 机 器 学 习 核 心 技 术 与 案 例 分 析
| 专题一、Python编程入门（一） |
| 1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之Hello World；第三方模块的安装与使用；Python 2.x与Python 3.x对比） 2、Python基本语法（Python变量命名规则；Python基本数学运算；Python常用变量类型的定义与操作；Python程序注释） |
| 专题二、Python编程入门（二） |
| 1、Python流程控制（条件判断；for循环；while循环；break和continue关键字；嵌套循环与可变循环） 2、Python函数与对象（函数的定义与调用；函数的参数传递与返回值；变量作用域与全局变量；对象的创建与使用） |
| 专题三、Python基本绘图 |
| 1、Matplotlib的安装 2、简单图形绘制 3、设置散点、线条、坐标轴、图例、注解等属性 4、绘制多图 5、图的嵌套 |
| 专题四、Python科学计算模块库 |
| 1、Numpy的安装 2、ndarray类型属性与函数 3、Numpy数组的创建、索引与切片 4、Numpy常用函数简介与使用 |
| 专题五、BP神经网络（一） |
| 1、BP神经网络的基本原理（人工神经网络的分类有哪些？有导师学习和无导师学习的区别是什么？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？） 2、BP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、案例演示：回归拟合 4、实操练习 |
| 专题六、BP神经网络（二） |
| 1、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？） 2、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） 3、案例演示一：分类识别 4、案例演示二：时间序列预测（新型冠状病毒肺炎流行趋势预测） 5、实操练习 |
| 专题七、支持向量机 |
| 1、SVM的基本原理 2、核函数的作用与粒计算 3、SVM的Python代码实现 1）回归拟合案例实战 2）分类识别案例实战 4、SVM的启发：样本重要性的排序及样本筛选 |
| 专题八、决策树与随机森林 |
| 1、决策树的基本原理（信息熵与信息增益） 2、ID3算法与C4.5算法 3、决策树的Python代码实现 1）回归拟合案例实战 2）分类识别案例实战 4、决策树的启发：变量重要性的排序及变量筛选 5、随机森林的基本思想与集成学习框架 6、随机森林的Python代码实现 1）回归拟合案例实战 2）分类识别案例实战 |
| 专题九、群优化算法 |
| 1、群优化算法的前世今生 2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理 3、Python遗传算法代码实现 4. 案例演示一：一元/多元函数的极值点优化（连续优化） 5、案例演示二：特征选择（离散优化） |
| 专题十、变量降维与特征选择 |
| 1、变量降维(Dimension reduction)与特征选择(Feature selection)在概念上的区别与联系 2、主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）的基本原理 3、PCA的启发：训练集与测试集划分合理性的判断 4、经典特征选择方法（前向选择法与后向选择法、无信息变量消除法）的基本原理 5、案例演示：PCA/PLS多元回归拟合Python代码实现 |
| 专题十一、复习与答疑讨论 |
| 1、课程复习与总结（知识点梳理） 2、如何避开人工智能实际应用中的那些“坑”？如何挖掘创新点？ 3、答疑与讨论（大家提前把问题整理好） |
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