' z$ _; q' J+ X: p$ f7 E; T C+ o% E( O! O4 w7 L6 B# Z% i+ m6 Q
〖课程介绍〗
2 ^& C8 e& v2 C* n% ^4 n. i. L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
" G9 H3 [" u9 L& S2 n$ P
+ u1 x& J( ?; ]' Z5 p$ ~3 z〖课程目录〗
/ F8 F9 s# W, |, _ [/ D3 b1.机器学习科学计算库内容简介
" |( j; |' ?# r8 D3 Y- J0 w0 A2.人工智能概述
: l; ?& V1 c4 R/ h. g3.人工智能的发展历程
) o4 G0 R1 d$ p: q- j4.人工智能主要分支
. d% j( P) \. k5 O' x% |& J5.机器学习定义工作流程概述
! [1 A& \9 o x; ?5 @0 D6.机器学习工作流程各步骤解释
, z2 `& V# G9 \" U' |, ]7.机器学习算法分类介绍4 X, m5 Z% c" z$ j. S$ c# B
8.模型评估
' s7 `* U3 V0 n |* v% e" F2 a1 y9.Azure机器学习平台实验演示1( ^; {( A% g, B
10.Azure机器学习平台实验演示2
8 H. Z/ c3 `2 M+ k5 V11.深度学习简介
, V! F! p: N! x! {4 B0 z# d12.基础环境安装
% S" r1 v7 ~; z1 a3 ?5 ~7 l13.jupyter notebook的基本使用1
! @: L; X6 X, z# B0 o; f! L14.jupyter notebook的基本使用2, [4 N3 @ Q- A7 |$ e# b$ Y
15.matplotlib的基本使用. g8 q X8 X: ^" ~4 \! `: B; X( b! ^
' q, ]( ^4 g+ K6 m2 m0 L! [2 n% @
2 _- W2 e/ ^$ h( {1.实现基础绘图-某城市温度变换图
( `9 C0 }- |0 ?! L6 T. `" |2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图2 k! f% W+ z2 o+ f
3.在一个坐标系下绘制多个图像, ~4 z* x2 i6 q" x4 L
4.在多个坐标系下绘制多个图像
/ K. Q* i! O% `/ v: U6 ?2 N& i ^5.常见图形绘制% {' [4 u8 a2 j% }. f
6.numpy介绍9 C7 G' a: o5 y0 z3 A4 D
7.ndarray介绍
7 P4 A0 n3 d, H: b+ D8.创建0，1数组，固定范围数组" Z+ m& ^0 e) ~" p" z1 ]
9.创建随机数组; `. _% I9 i& k: f
10.数组的基本操作1 a+ I0 _, A2 [! D0 O8 Q
11.ndarray的运算
" c7 v* I4 v' z( G12.数组间运算
* P/ Q c; h2 R! A+ T13.矩阵复习' W4 v+ J+ Y9 {: C) x& c2 k
14.pandas介绍! W# l" {' X* \
15pandas数据结构-series
, P: g. N3 \3 z, F+ ^2 y7 K+ Q16.pandas数据结构-DataFrame1# ~5 \1 G+ t) B) V& }
17.pandas数据结构-DataFrame27 W z: F7 Z, [' D8 a
18.pandas数据结构-multiindex和panel2 k% Z5 s' C& {+ Q% m0 d
) O$ F3 C6 C" M% j8 M) n1.pandas中的索引9 ?/ Z. T; t4 | m; i
2.赋值和排序
- r* l- B- X7 i1 X* Q0 a" e' q3.pandas中的算术运算和逻辑运算
4 a! B: S# W2 C6 }1 g2 ?5 R4.pandas中的统计函数
8 G) [" ^ j; D+ V2 w5.pandas中的累计统计函数和自定义函数# s% t: H3 p, U
6.pandas中绘图方式介绍( g# r* ]0 S6 w6 f
7.pandas中文件的读取和写入4 i7 g1 O9 C d* U% X& H
8.缺失值的处理
4 e: i n" w- v6 N3 R9.数据离散化
\7 I/ R# Q' J% M10.数据表的合并
9 L1 B0 e% C! H" R; O* v11.交叉表和透视表介绍
# E B7 X6 K5 m! F12.分组聚合介绍2 |+ ~. s' U6 B
13.星巴克案例实现7 R7 q# u) o3 Y) c8 y; K$ M2 e0 _
14.电影案例分析1
5 z" h& ^' O) d: x2 e* P15.电影案例分析
% Y6 `' y q* k; t' k: p7 n
+ {0 X4 o, M* o( @7 \0 v2 Y! Y! ]1.绘制单变量分布
" \8 D* b4 g( K% S9 l2.绘制双变量分布图形
! Q- K! s$ {- r3.类别散点图的绘制& p# G% X5 u' J% z9 X" A1 F: u
4.类别内的数据分布和统计估计- P& [- T. A- u- e1 E
5.NBA数据获取和相关性基本分析% Y0 Y1 E! Z2 Y# W1 F
6.对数据进行分析-seaborn/ R' C, }4 J: b1 j( h c
7.衍生变量的可视化实践
6 y' J) |: L/ Z6 }! K; O0 o8.球队数据分析
# e9 H: S4 [; J$ U. o9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理- P& [6 m$ @# S0 v1 E/ n: R
10.数据类型转换（面积，户型）
' G0 ]6 k2 T6 ^7 u! |% ]11.房源数量和位置分布分析
* g; q$ K8 U# Z$ A12.户型数量基本分析
% g# ]' t* }: Y5 |13.平均租金基本分析4 U4 G, H" s, u$ c
14.面积区间分析6 O2 k9 A- b- K M
4 N( Y) d# @) J9 E1.K-近邻算法简介
( u( T+ t0 b, s4 A2.K近邻算法api初步使用% V9 y& ~8 N5 O3 }% d9 l% J+ v
3.机器学习中距离度量介绍
) B! z1 r$ b6 c& y0 c8 V. g" p& f. K4.K值的选择介绍3 [* n! S' M2 B- o$ } o
5.kd树和kd树的构造过程. {3 D6 w0 b& o8 j, J# q
6.kd树案例实现' D0 n! L0 |" e: K Z9 r
7.数据集获取和属性介绍
3 B3 f* K$ Y% J8.数据可视化介绍
7 a+ y; b0 P$ ^9.数据集的划分
* X& v$ `, F, I- j# X# C' h10.特征预处理简介) j0 P- [% ]: S1 I" N" W9 Z# V
11.归一化和标准化介绍
9 T9 b$ s/ F g0 G- _12.鸢尾花种类预测 E7 I! B8 N0 q, |* Y
13.KNN算法总结
& N1 X& J% n0 |9 r0 {14.交叉验证、网格搜索概念介绍& H; E( t: V; q$ }( }
15.交叉验证、网格搜索案例实现0 m" r& B9 t7 z0 U& Z
0 ?$ f& z& [( w1 A0 p* F1.案例-Facebook位置预测流程分析
2 s+ J; O. z5 M8 m/ Y0 S |8 U$ u2.案例-Facebook位置预测代码实现1" R. `/ P: L' E; e) T
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
) r3 C1 v4 f4 E7 r2 h( b4.补充-数据分割和留出法
: P2 J1 |3 b o5.补充-交叉验证法和自助法9 b B. Z6 l$ C( W9 l( ?0 J& C9 Y
6.线性回归简介
, o3 J7 d' A! F7 w: v) ?* v/ k6 [4 u, c; Z7.初始线性回归api
7 e: o5 n" }" d* w9 {6 W8.数学：求导
" J2 Z5 Q( K S/ _$ I& ^# G7 A8 Y9.线性回归中损失函数的介绍9 v* T& N9 h& z! c
10.使用正规方程对损失函数进行优化- j* E9 S4 i# T" L4 Z
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化9 E8 ^9 I8 s3 e; Y( ?
12.梯度下降法方法介绍
# {9 Z! K4 e* ` S1 [4 i/ y13.线性回归api再介绍
7 Y: w ~3 F; V+ g! e) B, y ^14.波士顿房价预测案例
+ o3 r# H) S* i2 ]9 l6 q15.欠拟合和过拟合的介绍
8 A3 V! J2 i4 z( k# l: ?0 g2 r16.正则化线性模型
. m" |2 n/ z1 x: n# M$ y17.岭回归介绍
7 t+ q, h/ Y0 F( L7 P0 @18.模型保存和加载
* W9 J0 q2 Y; s, a8 d, ~: f
. N* P# O2 y! m) u# |1.逻辑回归介绍
+ t+ Y" e7 G' e: y4 ]; s+ \- v2.逻辑回归api介绍0 ?4 ? h: ^0 U* u6 _
3.肿瘤预测案例
( ^; M, A; w/ U4.分类评估方法介绍
$ d# v: n u" ^5 q) U! [9 b+ i5.roc曲线绘制过程
! q" B/ z% v0 }7 `+ ]+ I6.补充-类别不平衡数据介绍# i0 U% d, g5 N$ m
7.补充-过采样和欠采样介绍# ?+ l% F6 a" `
8.决策树算法简介
+ M$ D& ~2 A* y8 t9.熵的介绍
5 h) w" |; `% B& _2 M" z; E10.信息增益的介绍
- a0 K/ e8 B4 c" m9 V; ]) K$ t11.信息增益率的介绍 j3 C( f: n) |; l% l& c; B$ c7 g
12.基尼指数的介绍
- c- H9 T) \ m& o' S13.决策树划分原理小结
! @! G7 U! [" O& m+ S- l8 G14.cart剪枝介绍) j: x. O; ~: H" T
15.字典特征提取# y$ l; a, @. \5 @' x) y
16.英文文本特征提取$ |$ {# h( D+ M4 Y4 Q k
17.中文文本特征提取
0 N2 c" Z0 W# W* q* X! N18.tfidf内容讲解
+ C3 ^+ {1 n3 Q% H9 [1 }
% e& x C; J9 A1 W9 O q: M1.决策树算法api介绍/ y5 @$ S. ?: z3 {; p1 C8 g( v0 |
2.泰坦尼克号乘客生存预测0 d# t2 R. I% c. X# G+ c) U
3.树木可视化操作
' O( q- b R2 {; q4 `, `/ L4.回归决策树介绍8 { n' ]! I' Y/ ~) o% {( u: ^6 k
5.回归决策树和线性回归对比
; `. @: o! D S; e% G) }5 |6.集成学习基本介绍6 b2 c& W) j( k+ W
7.bagging和随机森林( @# O- C" r b8 }! w K5 L5 i
8.otto案例介绍以及数据获取1 Q1 n( I9 R; k. e% e9 d, V; W
9.otto数据基本处理
- H2 j! j( j. K3 \: E10.otto数据模型基本训练
: `# X# B$ B7 B. S1 l% Z11.模型调优和确定最优模型
' U+ [* i3 O" ]- Y$ `) r6 x12.生成提交数据! k2 |0 o1 ^ A
13.boosting介绍9 Y% u R9 c. m. d" a
14.GBDT的介绍
/ |' C- z- J9 j8 ?* B; y* x: [2 X+ _$ V4 F7 [/ }$ O8 k
1.聚类算法介绍' C( D9 ~( f7 S2 K# o! z* z/ A
2.聚类算法api初步实现
G/ }2 }7 T- D1 ?$ E2 T3.聚类算法实现流程
7 C# z( J% B- `, r, H: N4.模型评估' f. \0 v+ R' W( h$ \) T4 |( I
5.算法优化介绍
. `/ R- A$ h8 K6.特征降维内容介绍( u# d1 I' B. A \% {$ v
7.pca降维介绍: j& f' G6 U ^- [- J$ D
8.用户对物品类别的喜好细分案例
$ A' {. c* S4 ]+ |9.初始朴素贝叶斯; m6 s: c- Q' X. t3 t% K$ T
10.概率内容复习# w: B6 C( P- B& O- E( u- a" p
11.朴素贝叶斯计算案例- K( o" a4 a; N6 o) z
12.朴素贝叶斯案例实现1* l) R" `1 {; B
13.朴素贝叶斯案例实现2
0 @2 Q, w% o. h1 J5 n) ~; B14.朴素贝叶斯内容总结3 r' S K. K M7 b# M
- Y" Q; E9 u% m' B+ H* I
1.SVM基本介绍) |& g. y4 O( |1 o4 R) a
2.SVM算法api初步使用3 O3 D) [/ {' p+ _& K9 Y5 ]* O
3.SVM算法推导的目标函数
! j! p5 P( W% _( g8 ~+ }4.SVM目标函数推导过程及举例! t# k% G* t: b2 Y8 A5 z7 x
5.SVM损失函数, `+ g6 G5 y. c) b) j% y& D0 K
6.SVM的核方法介绍
# o$ @. ]6 y* N) E7.SVM回归介绍 k8 V. W7 s* @( w
8.SVM算法api再介绍% ^& X+ b$ D) }. G
9.数字识别器案例初步介绍
, w, z0 o+ x& i, L7 J' G0 Y9 N! V10.数字识别器-获取数据6 V& o/ {7 w4 A `" L. L
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
3 N6 V8 y" H0 o* ~) Y12.SVM总结5 [; r9 a' O- }
2 Q" N4 j m0 A" ?, ~+ ]: Q! e
1.初识EM算法
% @+ G, z* q" ^4 Q, y( H$ _: g2.EM算法介绍# W) b2 k/ L2 S
3.EM算法实例
/ g7 a0 u1 O" i: ^( z1 I4.马尔科夫链的介绍
; _* h5 x4 W' Q6 u5.HMM模型的简单案例
6 n: r; u' y- i! w6.HMM模型三种经典问题举例求解; G8 r+ S8 q* o1 Y* g0 i* V
7.HMM模型基础
6 _( N0 ^- J0 \8.前向后向算法评估观察序列概率% D) v3 h i0 L7 i1 c
9.维特比算法解码隐藏状态序列
" m. X- q! }1 Y! f; P10.鲍姆-韦尔奇算法简介
* ~( s: T6 D2 v# w9 ~( s& k11.HMM模型api介绍及案例代码实现+ h" i7 y6 y; D/ y' x
$ C2 W' r1 K$ b) g r1 w1.xgboost最优模型构建方法% g9 w% f" ]( `
2.目标函数确定和树的复杂度介绍; s* z) X, O4 U% H
3.XGBoost目标函数的推导
7 l/ j& O: P/ C+ d4.XGBoost的回归树构建方法
. x8 g9 P3 z. O( z v4 X. k* g9 T5.XGBoost和GBDT的区别
/ T& \# o* x3 R5 @* i% Z* U6.xgboost算法api与参数介绍$ I8 \( v# _% U$ {
7.xgboost简单案例介绍
b6 h) n+ p) O! G7 S; \- b8.otto案例xgboost实现-数据基本处理+ j0 S: e9 }5 o0 ^, h1 a
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练* Y6 a, l2 d/ E: e. N# c
10.otto案例xgboost实现-模型调优- @2 R" r2 I1 V. |0 q) C
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
" @7 u$ \. d- c: @2 P
* _7 c+ L! C2 ?5 k. B* E/ s1.lightGBM简单介绍- \4 x; v5 D' V& o" J
2.lightGBM算法原理介绍2 c# {) w+ o- V, D) m* U
3.lightGBM算法api参数介绍
4 L. a5 g Z% s" q4.lightGBM算法简单案例介绍
* N, `) q3 ^9 `5 g- }5.pubg案例简介
T8 t* e. z+ G% Q6.获取pubg数据
; i9 j4 Q% Z, e! R3 F. u8 S9 d, r7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
. u/ [2 P" k+ T: U) k8.规范化输出部分数据和部分变量合成
. c1 ^8 C) I+ ?$ k1 ^1 |9.异常值处理1/ x. e, _- I4 M6 W9 I2 J4 L9 H* ?
10.异常值值处理2" V$ F; O# q( x ?
11.类别型数据处理$ G( Z! ~* |' q( U( B. a+ B9 J- }
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集! Z# O7 P/ |, R; l0 [- J: r
13.使用RF进行模型训练
- t, d7 l6 c3 O% Y14.lightGBM对模型调优1
& v7 h1 J3 R- F( {3 I8 i15.lightGBM对模型调优2) f2 W# Y2 A' ?6 V& q4 U4 K
' I2 E! b8 l' ~: @' ]7 D; G: z# ]' U; B l
〖下载地址〗
; V6 q3 ?, b% V5 ^; C; N$ C% {& H* E
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