! Y* |' f0 M1 r# o5 J
/ T- v1 ?5 r$ h: j a/ t
〖课程介绍〗7 k9 E3 |2 j( I) H9 T, o& C
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
, u4 R' v# J* L( J$ ~
( y% p( E7 b$ s〖课程目录〗5 X) Y% d3 K, ?
1.机器学习科学计算库内容简介/ R* \& q( {' ?( Y1 k F, @
2.人工智能概述
& V+ Q1 ]4 v' z. _% I! S1 I' y! T: u3.人工智能的发展历程
9 n" D1 d6 h+ G# Q. w, D4.人工智能主要分支
2 g, i* r3 k Y7 R5 ]5 O1 R! t5.机器学习定义工作流程概述
$ C/ B- D3 D* g" _ k ~0 n6.机器学习工作流程各步骤解释0 J" D, ^- \) S1 v8 ^/ y) H- g
7.机器学习算法分类介绍5 |' ^8 Q( N2 C- U1 Z3 r; r' L
8.模型评估
( K J8 Q' x( g! O9.Azure机器学习平台实验演示14 L2 k$ ~7 s7 Z. _, `4 X2 X, N
10.Azure机器学习平台实验演示2 ~. E9 ?$ e0 x5 o$ w
11.深度学习简介) q: ?' K; z6 s' m5 C3 H3 ]
12.基础环境安装1 }( D5 Z* z& c5 m& ?
13.jupyter notebook的基本使用1
! m# R' l- X$ v" Y8 [" G1 C% ^) J0 g8 M14.jupyter notebook的基本使用2+ ~$ Q/ L, u- ? C6 F7 K
15.matplotlib的基本使用
. k" M( ?6 W* W m3 E8 p4 x+ a2 d
+ z) i8 I, D# }' d }7 p- Y( Q4 k P5 N) U
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
) Z0 J0 x; v& O# D2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图; \5 ?9 q; h* L/ G7 t1 y1 x2 s
3.在一个坐标系下绘制多个图像6 U8 y! G t; t* u. v
4.在多个坐标系下绘制多个图像/ W8 x4 _/ U& g0 R
5.常见图形绘制
5 i# `& D6 y$ X3 @9 F6.numpy介绍6 _' Y' _" {9 [: ]+ z
7.ndarray介绍
9 b+ }4 l5 K6 h8 G: a! W* x' j3 ]% Q8.创建0，1数组，固定范围数组0 a0 Q! q4 d. ^4 T( V2 b- D6 r7 R
9.创建随机数组9 U. z4 s- l. G6 @- [
10.数组的基本操作
$ K# W7 n G6 [6 O& q5 A D11.ndarray的运算
$ _; K" M9 S' s* S: ~; W12.数组间运算" U" Y3 ` C$ C; [' e \2 m
13.矩阵复习' P/ e: U) N1 ~" z$ Z
14.pandas介绍
. |+ i9 n0 T0 O* }15pandas数据结构-series7 }# N i7 @; Y7 u1 x
16.pandas数据结构-DataFrame1. q+ o) z' F& c. L: b+ g2 [8 M( _
17.pandas数据结构-DataFrame2
! j. X+ H1 F+ l* Z18.pandas数据结构-multiindex和panel- J9 L6 a. {- b/ \' e% V
: ]4 f2 @3 @1 o, \/ n1 X) w
1.pandas中的索引# L9 |' e' ~% Y; ?
2.赋值和排序$ l8 Y6 a* k# b2 i( k
3.pandas中的算术运算和逻辑运算% z# l: c/ \; m% C$ \; X& k
4.pandas中的统计函数
) j! @# }* Q' r5.pandas中的累计统计函数和自定义函数. G: Y8 d8 Y& D7 @
6.pandas中绘图方式介绍; p" ?8 w$ J5 c/ z( \
7.pandas中文件的读取和写入5 U; a2 h5 D; f- d# k9 j
8.缺失值的处理
' M. H; v' q6 g- ]. v9.数据离散化
/ _" @, P9 w- Z% X8 F0 B10.数据表的合并: Y' s H- ^/ y. a/ z
11.交叉表和透视表介绍& L4 ]9 R& s4 a% b) r
12.分组聚合介绍! y# r B j9 H, d8 j
13.星巴克案例实现 `$ l% _3 E, ]8 h" T: M" i7 I3 ^
14.电影案例分析1- {# y( q4 S! Z# w7 t! h
15.电影案例分析4 _+ o( S, @9 E6 N. E' `- P
* |! l4 {0 K$ h
1.绘制单变量分布7 V3 }" D+ o) Z3 ^6 F! g
2.绘制双变量分布图形* s4 i+ D) X8 U8 Z4 r/ W# p z
3.类别散点图的绘制3 ] I( b0 b3 K& `6 o: z. }
4.类别内的数据分布和统计估计; D4 W9 Y$ h" p
5.NBA数据获取和相关性基本分析
7 Z$ y- b% w( e! d9 S" v3 V0 P6.对数据进行分析-seaborn
1 {9 V6 m. e4 p7.衍生变量的可视化实践0 [' Z) N k# M& F# H
8.球队数据分析
$ l. } k9 q( J- H, _8 l9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理" L5 n" }" e( Q: x" X. M a* B" b
10.数据类型转换（面积，户型）
+ o1 |- r2 ]! P$ p0 g5 Q, c5 M8 T11.房源数量和位置分布分析
( {6 S3 n/ I4 O/ d. M) f5 t% g4 H12.户型数量基本分析. r# H! `$ K! C
13.平均租金基本分析
7 ]8 ?& w/ `) \' e! Y6 r, S) d14.面积区间分析
: h6 `8 V( l/ c( D0 r I
- |: l2 Q* c4 Y* n; i# i& F( ~1.K-近邻算法简介
$ K1 @* O" \2 m7 ~% j; Z2.K近邻算法api初步使用
; B/ C' u" H: G3.机器学习中距离度量介绍
% L% M$ C2 F8 K" Z1 H* \8 t8 T4.K值的选择介绍
6 j* ]. B6 F6 k/ M5.kd树和kd树的构造过程
A7 N/ E |6 s6 I$ t- v% B1 D6.kd树案例实现+ }0 K% {" m: c2 h
7.数据集获取和属性介绍
\) w- @+ {) y: d: t' m8 g! g8.数据可视化介绍
1 n5 M4 B3 N% Y6 H! S. W9.数据集的划分4 z: r; ?+ Z* R) `% x
10.特征预处理简介" v+ L2 q1 p9 O8 P6 h1 s
11.归一化和标准化介绍
: y+ w3 r2 Y2 I" V# }12.鸢尾花种类预测
8 f0 [( X7 w3 M0 c: e$ i, ]: h6 w0 A13.KNN算法总结 s9 C1 n$ u; T$ ~. y2 e
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
2 k" h9 ]6 a( u& \, [. X) u15.交叉验证、网格搜索案例实现4 R- B. c4 P$ i; ^
$ s- i0 p2 y0 E% g
1.案例-Facebook位置预测流程分析
# J$ Q& ]+ e( M7 ~( C3 N1 N$ R2.案例-Facebook位置预测代码实现1
1 X! B9 T* y1 l5 R2 r3.案例-Facebook位置预测代码实现22 s; F- h8 x* `
4.补充-数据分割和留出法
; K8 ?4 e5 s, r, J3 O F0 `8 |5.补充-交叉验证法和自助法
8 O3 W' v. \' h. ~6.线性回归简介
o0 V( P% u, ]6 n: a7.初始线性回归api" P+ o( G3 U8 p8 q8 J7 L
8.数学：求导
7 U; @, p1 Q- f! B9.线性回归中损失函数的介绍# e% w3 E. f# g) Z5 E
10.使用正规方程对损失函数进行优化) g/ V3 I: O, a0 X. Z. C& p. D
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
4 x% M- C7 Q" Q% I' v) I/ P1 _; U% o0 [12.梯度下降法方法介绍
2 m0 f. M5 R6 ]. h0 |$ J- I13.线性回归api再介绍
% K, f. O# N7 X2 A* a14.波士顿房价预测案例
. b) a3 D7 F, Y% A: ~. y/ N15.欠拟合和过拟合的介绍
) ?3 t& I s0 d4 P2 O5 ^9 W. K16.正则化线性模型/ h# ?1 X4 I2 Y
17.岭回归介绍
: I! i" p% g/ ~' R18.模型保存和加载
4 u$ m) X" L/ g5 i) ~8 e. Y3 }7 r5 L, @/ z/ |8 t9 y* n) m% f# Y3 T2 f0 D
1.逻辑回归介绍
/ @( Q' U2 u$ W9 C) c8 c$ Q2.逻辑回归api介绍2 j+ M( W0 Q# |, V2 J4 D1 k; `
3.肿瘤预测案例5 o7 t, Z# G& A1 I" k' T/ h
4.分类评估方法介绍9 ^0 P. }& [! t, |
5.roc曲线绘制过程
/ ]8 X. Q+ Q* s% D' |+ S; u6.补充-类别不平衡数据介绍
* G3 j% `/ k$ J! k5 q3 b- s0 F! a7.补充-过采样和欠采样介绍8 D- Y: E2 y/ ?0 p
8.决策树算法简介- V. J+ \! i6 [: W
9.熵的介绍
& C: z2 x/ k/ Z# M6 _; w10.信息增益的介绍
; _1 H0 u3 |4 f# B11.信息增益率的介绍8 g$ l. M& T) ^8 d3 W+ c
12.基尼指数的介绍6 e) ^, J3 ?8 S. a0 l
13.决策树划分原理小结
! ?5 D- W9 ?" \# c+ |14.cart剪枝介绍
! E" |+ r( E }+ G/ N8 E0 g15.字典特征提取/ d: |8 Y5 N7 [, A) d) S
16.英文文本特征提取+ Z# | l9 \9 }% A
17.中文文本特征提取
7 ?2 L$ A. N, u18.tfidf内容讲解
8 e+ _. g ^- q
; r" X/ A1 B7 V* L) p1.决策树算法api介绍1 l3 Q+ u/ Z7 { G2 q
2.泰坦尼克号乘客生存预测
9 v! j; V% b0 S9 f3.树木可视化操作
3 N. g$ u3 J# g& m6 @1 Z4.回归决策树介绍
' W# g6 x3 D4 N$ Y/ ` N5.回归决策树和线性回归对比/ g. N% ^, m F: K6 U
6.集成学习基本介绍
. U; F Q% d- j8 g: o3 k- T7.bagging和随机森林: Y) P# V% H* f5 k
8.otto案例介绍以及数据获取
8 J+ s0 ]% X) R4 ~6 W* }- t( o9.otto数据基本处理* t2 m) U+ B7 _$ [+ f
10.otto数据模型基本训练+ C" _1 G$ K; [& R
11.模型调优和确定最优模型3 s2 p% J% E4 U. J: c3 m
12.生成提交数据) L, s. N- I- V! s
13.boosting介绍
- l+ |2 l& I! N. L14.GBDT的介绍
; h' G; x; \$ ~' l
3 c1 Y0 B' J# S2 f# r1.聚类算法介绍( p- | Y3 x. b! G6 N
2.聚类算法api初步实现, d! ]- I; d0 {* l& W
3.聚类算法实现流程
3 P8 W8 K* o' I4.模型评估/ T9 O) U( A# d+ U! {
5.算法优化介绍
+ z4 c5 @7 P/ Q0 Z1 f6.特征降维内容介绍
6 I% t9 G/ c+ k! Q" P$ u7.pca降维介绍, k3 M' x3 E( C* C4 V* |/ _8 v. g
8.用户对物品类别的喜好细分案例
( |' M# r0 \" z9 f. ]2 Q8 i$ C, v9.初始朴素贝叶斯
' L5 r. D- p/ K0 N& P10.概率内容复习2 \# Q# a& Y% x: K
11.朴素贝叶斯计算案例
- f0 U8 a) N; o* n/ ~ M# T12.朴素贝叶斯案例实现1$ P- L) a- U! }- M
13.朴素贝叶斯案例实现2
: g5 I4 w2 F& ]% f$ h14.朴素贝叶斯内容总结( M$ e$ _; a$ J! E+ p. J) |; H$ ^8 a
& r" ]% w% P. Z
1.SVM基本介绍
+ _+ z8 h/ l$ l* p2.SVM算法api初步使用
( q, e: o; W# C3.SVM算法推导的目标函数0 ^/ H4 f, L4 H2 N
4.SVM目标函数推导过程及举例
; w V- b( ?! \' Y* D/ `3 y& ^5.SVM损失函数5 o6 f: |" K1 i# Q
6.SVM的核方法介绍
: z5 F0 j: u& M! t' C$ {; j( W7.SVM回归介绍( D# y1 @ Z# [/ L* ~8 `
8.SVM算法api再介绍
$ L/ V5 j8 x7 w; V( M0 m) \+ H9.数字识别器案例初步介绍
+ r( ?& V, d3 X, z, b2 w4 P10.数字识别器-获取数据% n: z0 j. I% o- U
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练, [. [/ e* U8 E7 ?1 X
12.SVM总结6 ]9 p) S; s/ f5 [; f
9 v( J5 u+ R. j( p) O1.初识EM算法
7 C5 q V. k& n w% j2.EM算法介绍# @* l& T3 F/ ^" C/ n
3.EM算法实例
% @* R5 e. |& M0 m/ n6 j7 u4.马尔科夫链的介绍
8 W4 E3 i+ q6 S$ _7 a1 A5.HMM模型的简单案例
0 u, n- Q7 p$ ]! a' p4 \% F- L, C6.HMM模型三种经典问题举例求解
4 V8 n0 k1 m8 J" t( j7.HMM模型基础
$ f$ O- u. m8 E" ` D' N, `3 C8.前向后向算法评估观察序列概率
3 ^; n" a9 ` b9.维特比算法解码隐藏状态序列( v; P+ s% \7 [, H. J/ Y1 J
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
6 R# `3 _ U/ [11.HMM模型api介绍及案例代码实现: l$ }+ }. C. @% P$ g
! F& I8 M! w9 h0 ^* n1.xgboost最优模型构建方法6 K/ O8 X# T, }
2.目标函数确定和树的复杂度介绍" ^- ]9 P5 G- d; ], o
3.XGBoost目标函数的推导
6 G$ W6 H/ U7 M4.XGBoost的回归树构建方法
6 r6 d' P) c0 ?( z9 K5.XGBoost和GBDT的区别
& ?% k6 t1 f7 z: @/ u# a7 \6.xgboost算法api与参数介绍5 n" @( k% F! L# p
7.xgboost简单案例介绍
8 n' e9 v8 B M4 ~ D6 f" ^8.otto案例xgboost实现-数据基本处理" b# U# p4 W& F- s1 i& K" a4 A
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
" G: L# X& W+ v. ^- B4 T10.otto案例xgboost实现-模型调优. j) }. E# f+ c
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
3 Q s" Q2 o; x1 z% o8 h( F5 W ?+ \7 ~4 n+ x
1.lightGBM简单介绍- w4 h2 N" i( @% `
2.lightGBM算法原理介绍% G( z3 D; |) z' b$ n1 ]8 l3 ^1 b
3.lightGBM算法api参数介绍
! ?, B/ z' E- @+ l+ m2 x4.lightGBM算法简单案例介绍' ?4 P; ~: x0 q p. e0 r
5.pubg案例简介
5 N( H8 \& s* f+ `4 k6.获取pubg数据% A. X) a! Y! W& @/ i' p
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数! J2 Y8 O* p* B, a( [* w
8.规范化输出部分数据和部分变量合成* x+ L; n4 M* v- Q+ f( J e8 N
9.异常值处理14 _3 K: ?* I2 k* q
10.异常值值处理2
) k* V* z" n6 a$ T8 A11.类别型数据处理
- U. x: D' s1 c3 h& W, e12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
" H: U, C& J) K5 G% a: `) ]) J/ b ~* R13.使用RF进行模型训练
6 O# U0 Q$ X2 ?# h8 r' X14.lightGBM对模型调优1
|2 q6 O. v& [9 N" w; M& [; [15.lightGBM对模型调优24 R, p" U3 C* A$ o4 @
3 X9 ~* |4 _( k" I; h
& J9 ^& g4 \9 \! m( v8 h〖下载地址〗
/ _ F3 k7 l8 l# n( l: c/ P( `9 A# b$ }. b9 N# G% z' i3 L$ C" Z
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