, u" f& ~0 Y s0 l' M% |% O% b7 e$ g. T8 d, U9 d; R
〖课程介绍〗
. z* _' \, [, e3 H* k快速入门人工智能，带你了解人工智能的前世今生、带你掌握人工智能经典算法
8 L" \ k5 t: Q3 e8 Z
3 P, D$ d) K* y3 v( p〖课程目录〗7 u, Q1 \0 J) T) o
1.机器学习科学计算库内容简介
' A% e# U$ A4 h2.人工智能概述6 G' T# o# j8 `
3.人工智能的发展历程
" }5 v! p5 D5 E! l! e+ B( {4.人工智能主要分支* J: _5 \5 E$ Z- p$ D
5.机器学习定义工作流程概述, @! K! c3 J- e2 U) A
6.机器学习工作流程各步骤解释/ y3 f# @6 @: G
7.机器学习算法分类介绍: }1 B+ n) T2 B/ B2 N
8.模型评估
' H7 C& W+ C1 R8 D9.Azure机器学习平台实验演示1
0 }& p3 s( _. ?10.Azure机器学习平台实验演示2 j+ T" |2 B7 s' ?( U
11.深度学习简介% x3 c1 _; Q) V0 ]3 z" c% g" K
12.基础环境安装
. U4 c! ~( o) l. {8 X( w13.jupyter notebook的基本使用1, I# q' J' T j0 @
14.jupyter notebook的基本使用2
6 y4 ?6 x7 Q8 C4 v3 @15.matplotlib的基本使用8 n$ M5 h( h2 b8 H% \, G
- x6 |6 U1 D6 ]. b! `4 f9 I. T1 D" N7 _7 X$ I
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
+ R- U$ ]1 k) } o- N7 d2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
2 e8 U) k8 m/ q' N3.在一个坐标系下绘制多个图像
4 L! J3 i9 X, H7 m4.在多个坐标系下绘制多个图像
$ g( b, F9 _+ r" ]. h5.常见图形绘制) `) }7 N: m( W, x6 q! u5 ~+ s
6.numpy介绍! E5 z8 O1 X- w* T' W8 g/ c
7.ndarray介绍
3 S( e/ q( ~) {- W( f2 ^4 ^8.创建0，1数组，固定范围数组
2 n3 j( F) M; k7 F8 Q. o9.创建随机数组
- p6 j; g8 B. ~+ u; P10.数组的基本操作
& \7 a3 y' S( r; u, B11.ndarray的运算
( l7 i. \) v! d4 `12.数组间运算
* j6 r- \6 m/ u1 Y; D" e6 L, `13.矩阵复习( x c5 v# q x& B$ g
14.pandas介绍3 [% M/ E- K: g: J3 u
15pandas数据结构-series/ |% [& K8 ^! v& m7 y9 I
16.pandas数据结构-DataFrame1' J- W$ b6 o0 F1 Y0 K6 S% _
17.pandas数据结构-DataFrame2
# ^* J6 c4 L6 k+ H J% I( F18.pandas数据结构-multiindex和panel9 F5 W# S0 T) P' f- k0 J
- u# [* ^ p. ~& ^) S9 y% a8 {) V1.pandas中的索引
3 d* Q% l" U. `$ M; @- V3 t) J2.赋值和排序
! B" v0 o6 s; Y2 A3.pandas中的算术运算和逻辑运算% \4 |! m3 v: ?( p: B9 S
4.pandas中的统计函数
- W; T3 h% R6 C7 n% W) ` e5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
! A1 t. k6 ~9 \1 `6.pandas中绘图方式介绍7 E5 I* \" c7 O P+ U
7.pandas中文件的读取和写入
8 v* k0 p7 y- b* j8.缺失值的处理( I) Z% K5 V' U
9.数据离散化
) a5 [8 W( U. j, a3 ?10.数据表的合并+ N/ Z& T3 E, s0 K* l ]8 W7 ]
11.交叉表和透视表介绍 T5 N/ E2 J7 y# h, [: Z3 S
12.分组聚合介绍
; ~6 M' C! F5 h5 z5 q2 _* C13.星巴克案例实现
7 S6 g9 R2 }7 z5 ^14.电影案例分析1
) A7 s3 {' U. z% q: L15.电影案例分析8 u/ |6 ?5 V" j; m
% ?; j: k h3 Z. M
1.绘制单变量分布
+ Q" \2 X, O4 O# {2.绘制双变量分布图形
& l2 J! m; q" T4 e( F3.类别散点图的绘制8 K2 _% o) w, L* C# u3 {
4.类别内的数据分布和统计估计
# y3 D) x# f, D0 Z9 X8 }5.NBA数据获取和相关性基本分析- S6 U7 s+ Q% p2 r
6.对数据进行分析-seaborn
9 \3 E* x8 j- d) i7 T U7.衍生变量的可视化实践+ o* z" r1 Z( B" p7 w
8.球队数据分析
! q: {( l/ }) m3 r2 X# m5 T; Z9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
- W$ P: f* N" [& `1 Q$ ]10.数据类型转换（面积，户型）" V4 S" \& H7 I: h) ~+ _
11.房源数量和位置分布分析6 q8 [ a( {& G% w
12.户型数量基本分析
: }0 _5 K" z2 K9 C/ T. s9 o9 e13.平均租金基本分析! I" Q% O% I8 l8 _, s0 U8 {
14.面积区间分析
+ P7 ]% I" |- V# c v _5 @9 |8 s
1.K-近邻算法简介: d4 ]. d7 {% Z q
2.K近邻算法api初步使用3 L% b3 B) t: E. {& A0 m2 O8 p6 q- @
3.机器学习中距离度量介绍! H0 j1 H$ E- T. ~4 |8 h8 X" T
4.K值的选择介绍
1 d% A. v3 N4 h' d: Z* l' ?5.kd树和kd树的构造过程# c+ N" l6 o3 i7 v
6.kd树案例实现
, h# c8 c( d% b9 K7 ^4 }$ v7.数据集获取和属性介绍
, Y5 @* S- |6 y. B, g0 [8.数据可视化介绍0 V) M \7 t: u7 X3 h" i8 W' M
9.数据集的划分
1 _* O7 ?3 R1 d& e9 ~9 z10.特征预处理简介
! d% p$ m3 ]7 e+ e. e6 }7 O, z* K11.归一化和标准化介绍
, K9 A, k6 a* q: d, f. q% y12.鸢尾花种类预测
+ |2 n# W9 @; {2 Y13.KNN算法总结! u" z4 t. |6 V
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
, K7 m& Y1 ~4 Q6 b15.交叉验证、网格搜索案例实现4 p" f8 m! f% R" Y1 ^* }
9 N, K4 R1 E) B! d9 ?4 t1.案例-Facebook位置预测流程分析
5 p" p8 e/ s( t( O, |2.案例-Facebook位置预测代码实现1" Q4 j4 r4 t1 N2 F: c; ^
3.案例-Facebook位置预测代码实现2' v4 N+ W( P q7 o
4.补充-数据分割和留出法4 b5 H* ^' s. R) A0 }0 U
5.补充-交叉验证法和自助法
$ {, g5 y8 b) k' ~& K; ?6.线性回归简介. Y! j8 [) j5 E
7.初始线性回归api1 p6 }0 E& Z# N; ]5 f" G
8.数学：求导& Y, o& m: M, G' T
9.线性回归中损失函数的介绍: t$ f- Q. J6 I5 w& {0 w
10.使用正规方程对损失函数进行优化
8 j; ]7 h- c* F6 w11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
/ G0 V3 f3 X' F# t8 }# o' Z12.梯度下降法方法介绍/ v+ B* I; O( g' h" g% W6 ^
13.线性回归api再介绍
5 n% _. @5 g$ W C7 m5 k! v$ @14.波士顿房价预测案例
4 b9 ?) A6 X: O- ?15.欠拟合和过拟合的介绍0 X3 C1 P2 W2 C- k! R, z6 ^% o
16.正则化线性模型/ Z* I" U9 x8 i' C \
17.岭回归介绍: c( a1 s) i) w* p4 W9 K0 d
18.模型保存和加载% t: w9 ]! X) e" L
6 i3 `, Z! x9 s( x* ]
1.逻辑回归介绍
+ ~# ?# J; K7 K$ \1 b2.逻辑回归api介绍1 O' x! n" j; d8 ~& P8 a! K
3.肿瘤预测案例, `& ~8 ]8 h% n6 g8 c) C$ U. u8 ^$ K
4.分类评估方法介绍
7 ^0 M% u- D- d1 E5.roc曲线绘制过程. h8 {; z' R( `4 b
6.补充-类别不平衡数据介绍
! [% u8 n+ C/ J7.补充-过采样和欠采样介绍
# \6 f3 m* A* @5 x' p$ D' U2 ~8.决策树算法简介. Q7 a9 H. I* \# \. B
9.熵的介绍+ @/ u6 z. W U8 Z1 K" m
10.信息增益的介绍
; M* `& v* w9 I8 f0 @11.信息增益率的介绍
4 g! D: n6 V! R& }$ T* V- U12.基尼指数的介绍0 V+ Q: V$ a; S, e0 [/ M
13.决策树划分原理小结
+ N. Z' \& [& B6 T; j14.cart剪枝介绍
& w4 G* H, @% i2 U" C7 y! i" E15.字典特征提取# t: w( t2 P0 Z( ? d' _' G- J
16.英文文本特征提取/ G6 l' c4 I; d9 a
17.中文文本特征提取4 P4 g5 p5 E' n/ }0 L
18.tfidf内容讲解
" u' X; S* y$ T9 r1 O8 M6 Q/ a5 S6 ^, _5 l- l
1.决策树算法api介绍
( z2 E& |$ x5 C, V" R7 Y+ U2.泰坦尼克号乘客生存预测4 J6 b2 S1 b' i8 t+ B! v
3.树木可视化操作: O8 d& T9 l& A$ {2 e$ y5 {) }
4.回归决策树介绍 E3 u/ @# N2 X" I) z
5.回归决策树和线性回归对比% c( A1 B& K- T1 x; l# D6 t& e- e
6.集成学习基本介绍1 f, h3 T- ^: O) D* e2 S/ v
7.bagging和随机森林$ _, \/ z. H( F$ l2 u
8.otto案例介绍以及数据获取
# @9 a7 C' u. L2 t9 p! N+ V$ [* e9.otto数据基本处理. L$ S' H0 {$ q C$ G
10.otto数据模型基本训练! h9 U4 M2 f7 `- T0 \* a9 x0 F3 L
11.模型调优和确定最优模型, n, n( K; f, }4 ~- y, Z5 `6 F
12.生成提交数据
$ { w, P9 o( r9 {6 `$ K' n# Z13.boosting介绍0 b: _$ I+ t! D* l5 B* t5 a
14.GBDT的介绍
: h& U4 U1 v: Y6 y4 p2 S' Y; U6 M( i, W T6 h. H
1.聚类算法介绍" S. C- l E! p
2.聚类算法api初步实现
0 q' \2 ?$ \$ i3.聚类算法实现流程
8 w) |( }3 ~& E: @1 [! @4.模型评估
5 T7 x* j2 b5 q9 L0 Q2 R5.算法优化介绍
' c# o0 {+ w) y! A; I6.特征降维内容介绍
0 \2 w" L% H) ]7.pca降维介绍8 r0 A8 b+ F9 v8 `3 I2 s
8.用户对物品类别的喜好细分案例7 v, ?- I, Y' Y/ O6 q1 @) T/ L- s
9.初始朴素贝叶斯
# D9 q- ^" ^+ I2 x10.概率内容复习; r( `7 V9 Q5 r
11.朴素贝叶斯计算案例; ^! I% Y! K' U% g' k3 V
12.朴素贝叶斯案例实现1; f7 @8 M1 P! c( a8 w0 p
13.朴素贝叶斯案例实现2# m/ _0 s5 c( R
14.朴素贝叶斯内容总结
" U; n7 c* W2 e' R: w8 d2 l5 Y7 L( z5 V) U( i
1.SVM基本介绍
6 M# E4 m- i& d) G2.SVM算法api初步使用9 l4 Q: G1 b% G M$ B: e& H( l
3.SVM算法推导的目标函数
$ K# J* N- ?, O j6 J4.SVM目标函数推导过程及举例
6 N. g: z* ^0 O9 c& R" Y+ c* a( l5.SVM损失函数
# V8 }+ e) F4 c4 l9 G6.SVM的核方法介绍 Y) h U# k0 ?1 ^( b
7.SVM回归介绍6 z# g( a: [4 h4 e
8.SVM算法api再介绍3 Z8 q$ N: ~: k0 m7 x
9.数字识别器案例初步介绍
/ g$ J+ e& V. c" c( Q6 } w" y10.数字识别器-获取数据& w/ ^/ ]5 c( B9 o0 M/ v1 e# M
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练5 \! D) `3 L9 i! x: Z2 z
12.SVM总结
9 \0 k$ t- h7 m% A& m) _: |( `' D( K. S6 ~
1.初识EM算法, ` {& q% X, P" ~4 x3 k. G# Q. p
2.EM算法介绍! m; g* M: p1 Q) R" K4 g7 a6 r
3.EM算法实例
3 R0 L5 s5 @$ A/ p) E8 v- t4.马尔科夫链的介绍, C/ v- M ?. R9 e5 H
5.HMM模型的简单案例
, b1 F1 R( n( Y$ T0 T6.HMM模型三种经典问题举例求解
9 J2 S5 p9 I: A) U' @' M( c7 ^, m# V7.HMM模型基础
- S, h* Q; u9 p4 k9 | O/ s8.前向后向算法评估观察序列概率
5 `' I, Z/ w3 g; r$ d9.维特比算法解码隐藏状态序列/ h8 d8 ? I' O, {* K, a7 T
10.鲍姆-韦尔奇算法简介5 s( N1 X5 K/ A: E
11.HMM模型api介绍及案例代码实现) l& N6 j, z. s, D( p$ t& [ k& r
7 P( g4 C5 _" T% Z" e4 M1.xgboost最优模型构建方法
' c: N- E* I( Z1 x% K3 z2 D) j6 S2.目标函数确定和树的复杂度介绍, X& }: U4 f/ i) _
3.XGBoost目标函数的推导
# q7 Z- D2 f- l: N0 x6 l4.XGBoost的回归树构建方法
) h& A! N6 y4 o. e- _6 e5 A5.XGBoost和GBDT的区别6 t3 l, O; E4 A9 _! |/ G
6.xgboost算法api与参数介绍" E! p3 {* ~. O7 E3 q5 A* _$ r
7.xgboost简单案例介绍
1 `6 u- |6 k4 _& \! d& x h/ w8.otto案例xgboost实现-数据基本处理' R$ S- a6 B& b9 L) K2 [' s
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
- N ]2 k. B' i10.otto案例xgboost实现-模型调优; { d3 w2 W9 t0 @0 s4 e# o
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
# k$ w1 Y" {" @/ R5 o* R0 w* l+ o0 x. T. b8 M( `1 o
1.lightGBM简单介绍
8 A! C* e9 s7 [0 h6 j# O$ E1 }/ g2.lightGBM算法原理介绍/ s$ O* Z/ m Y- i0 a0 R3 D
3.lightGBM算法api参数介绍
5 z! e; u, |, h4.lightGBM算法简单案例介绍
6 ?: {1 |: P w5 y/ t) `5.pubg案例简介
. z" z# {0 Y2 j' O) u$ E6.获取pubg数据
0 X# d6 X/ K* V$ w- p& W7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数$ m. b9 P3 U& k l
8.规范化输出部分数据和部分变量合成) [9 I( B$ M$ o2 |% j
9.异常值处理1( E5 _% K0 j: `/ i2 ^
10.异常值值处理2! E! u, f0 k8 N6 v% w
11.类别型数据处理
9 @/ Q9 ^9 q7 m" b12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
# S& \; _& N9 F2 R13.使用RF进行模型训练5 r9 X3 r* t' }( N) K6 F
14.lightGBM对模型调优1
* e2 p$ \& d. a# p m15.lightGBM对模型调优28 ^3 y. K/ p2 Z7 v% T3 y7 }
8 Y- W1 {1 S* Q3 r# n6 H
9 K9 }- T- p! E9 H4 n0 q
〖下载地址〗
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0 I5 u! P3 _" v. d- s3 W
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