" U" u, J' h1 g) P: ^/ [( h' x
3 Y1 D* @8 f+ R W/ M& H
〖课程介绍〗7 N$ H: f B- B5 b7 ]
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' _, t& z4 t0 }- l% J" E: N/ s8 U
4 W9 a& }: e$ a3 m4 V6 P
〖课程目录〗
% ^8 V) h/ \# b7 u; d1.机器学习科学计算库内容简介
: H6 ~* {1 q; G0 e# A1 s- v2.人工智能概述
# E; l- a5 c- \3 o7 E2 d3.人工智能的发展历程+ T; d1 ~1 ]) i0 \! n! [
4.人工智能主要分支3 f" r* e' {7 I. V! C' y
5.机器学习定义工作流程概述
4 ]( q6 X$ P* Q% E* A i6.机器学习工作流程各步骤解释, M- L/ z. l- P! n% I
7.机器学习算法分类介绍6 l; g) U& v" N! \2 y. l
8.模型评估; x3 d" o0 R5 z
9.Azure机器学习平台实验演示1+ j! b8 u+ c4 \$ g
10.Azure机器学习平台实验演示2
: V5 N9 I U" ?6 \" H+ `11.深度学习简介
: @% ~, Z, m& O# W. V: q/ j12.基础环境安装6 V% \" D- v: ]. F' p* X# ^* S8 G
13.jupyter notebook的基本使用1
1 ]1 d l. r4 U) q14.jupyter notebook的基本使用2
- r' a5 V! k8 n5 V15.matplotlib的基本使用
3 g- ]) k- t9 c( k2 X! ~, x- A* m' [7 C; n$ [" ?, A, [
8 J; A- Z& O7 D; H. d2 z4 p7 _
1.实现基础绘图-某城市温度变换图/ ^, f7 w* D, y: c
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图8 G2 b; v' u9 o
3.在一个坐标系下绘制多个图像
) m) C6 s6 n# e* d4.在多个坐标系下绘制多个图像5 z# n; j# c, z1 Q* ~, j
5.常见图形绘制
) R8 G) E6 s9 x7 B0 i2 e8 o6.numpy介绍
$ [( Y* a' m; `& e" G0 ]" ?7.ndarray介绍
( ^9 ]3 ~" v2 W; R8 G2 L* s8.创建0，1数组，固定范围数组, W0 @8 n4 E* }$ j4 F; s
9.创建随机数组
1 [4 ~ H# u+ W- C) }4 ]. B! H4 U10.数组的基本操作
; E" G( t- ?; f2 H# z11.ndarray的运算
% E3 J# Q* |) _ c- ]12.数组间运算' Q6 M3 _$ A4 _4 O' k3 z' m6 K- V
13.矩阵复习
3 h, p/ C! i0 S! g14.pandas介绍) ]. U# o" X' d0 U8 S P
15pandas数据结构-series1 b. j! ] w2 c
16.pandas数据结构-DataFrame1
, [# J5 Y5 C$ c$ J17.pandas数据结构-DataFrame2- Y s7 F) H+ F- ^% |. o# y
18.pandas数据结构-multiindex和panel
. g' M O' n3 W2 q' {: w3 G0 `8 E1 J M. x5 v
1.pandas中的索引1 M. v y- s, L3 S' K
2.赋值和排序
- R, w/ ]! d9 P/ J% P1 ?+ v3.pandas中的算术运算和逻辑运算
6 |0 X! r+ ?# i% f1 {9 D+ a, i: u0 }4.pandas中的统计函数
2 k& ?- F! K* t. I0 b5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
' h: W- r2 x/ P h6.pandas中绘图方式介绍& j0 F* f% N- o/ z
7.pandas中文件的读取和写入$ E/ [( {! o. J! r3 _
8.缺失值的处理" j8 R H3 B5 R9 X% ?% Z& J$ G
9.数据离散化: t. L0 `# G( n- r
10.数据表的合并7 T0 p+ z) e2 q5 M' U) l8 A
11.交叉表和透视表介绍
' H1 i3 j1 i! g$ Y- F" K0 Y12.分组聚合介绍" e0 n* J# ]* H
13.星巴克案例实现: l( j g: \. `8 Z& N0 D
14.电影案例分析15 L3 p, A8 F# J" @$ h
15.电影案例分析
- _- o5 H0 z1 z4 K9 g) _) }# h O C, J
1.绘制单变量分布
- ]: o: T6 u: C2.绘制双变量分布图形
# l% ^2 B: Y1 f4 X! i" m3.类别散点图的绘制( z0 a |9 J( s4 @
4.类别内的数据分布和统计估计
5 L+ W* i6 F K, @- l% Z0 ~5 p5.NBA数据获取和相关性基本分析0 J' x# P) j' i9 w5 G1 D0 J
6.对数据进行分析-seaborn( y t( j w0 M2 G6 i
7.衍生变量的可视化实践& {5 N3 w1 f* z; c, H
8.球队数据分析 I- J7 l5 d. }- D9 r5 @2 R
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
7 }- O; ?: U. V9 R10.数据类型转换（面积，户型）5 Z, l' ^" {5 z% H4 Q
11.房源数量和位置分布分析
5 {% n1 c6 }" U& f3 I- [12.户型数量基本分析
5 j4 _! h- F" \) x/ N" ~3 F13.平均租金基本分析
/ {5 Y! t( V9 w1 o0 W14.面积区间分析
2 p$ S8 G. e; K- C7 A- j3 q/ ?
/ `; K/ F' a9 f5 e% A1 V F( U: M6 Y1.K-近邻算法简介' @/ V" N: g1 n/ f
2.K近邻算法api初步使用6 y' {3 v5 K0 w9 o4 h9 n8 D8 Y
3.机器学习中距离度量介绍% w7 E3 B2 C8 f
4.K值的选择介绍
7 Z9 Q- F8 Z7 g+ _& q5.kd树和kd树的构造过程$ M+ J6 W* x! j1 m: {
6.kd树案例实现- ^$ d& h, N7 l+ U! R+ ]0 e6 l) L* H& ]
7.数据集获取和属性介绍9 S' Y+ }: B4 M& k6 }
8.数据可视化介绍
% @7 J+ R% ?8 C. j: l0 t7 V5 A9.数据集的划分, B) P. C- `/ Z2 T
10.特征预处理简介( Z" V7 C& D/ K
11.归一化和标准化介绍
; U) Q m: h3 q* m12.鸢尾花种类预测; {: u7 @, i0 x4 _) K. \
13.KNN算法总结
/ H9 s5 n7 D7 {& s1 G! r; D) e14.交叉验证、网格搜索概念介绍9 T) y3 D1 z- {: U
15.交叉验证、网格搜索案例实现
+ Y0 E I/ C7 Z0 o6 h( r! M& P+ U" W. P! l
1.案例-Facebook位置预测流程分析
/ r# d Y% |' R' J' |0 B2.案例-Facebook位置预测代码实现1
% J9 B+ l6 i4 Y: `, N+ x+ o9 M3.案例-Facebook位置预测代码实现2
6 [) N2 f; E! [4.补充-数据分割和留出法
$ {$ r. k' B6 m2 o0 k: _5.补充-交叉验证法和自助法
# \1 G4 X3 i( m" I U8 a! F6.线性回归简介 e$ }: d+ H C3 F9 C- I
7.初始线性回归api
% N+ K- D5 d! A' C8 l8.数学：求导0 q9 `7 E0 ]4 D3 P
9.线性回归中损失函数的介绍" G6 t% G7 T# [4 h
10.使用正规方程对损失函数进行优化9 }! H5 _+ ~3 X5 k* h
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
4 `& F( ~% @8 g% m& t" o" g3 p12.梯度下降法方法介绍
2 n1 n6 {7 p9 Q2 }6 E7 |) D13.线性回归api再介绍# s9 z' M) z0 q0 a
14.波士顿房价预测案例
; ~2 t6 X3 X% `, i- S- q15.欠拟合和过拟合的介绍3 F7 ?* u: j. n( s% F" C0 Y
16.正则化线性模型, B! j% T$ ?/ f4 h) q0 O
17.岭回归介绍7 l" Y/ ^" L$ l$ e* }3 h I" E8 v
18.模型保存和加载9 \/ m* j s0 r$ Q7 s
' Y9 N D z7 x u0 @1.逻辑回归介绍& }6 ?+ z0 ^" K" {3 i
2.逻辑回归api介绍- x# B7 t; D/ M
3.肿瘤预测案例
& X/ v0 |( r6 L. M7 \4.分类评估方法介绍
5 q7 X0 ^0 ]4 i- I9 W- K' Y l# e9 d5.roc曲线绘制过程! v3 a, Z/ d& I; K7 X/ P
6.补充-类别不平衡数据介绍% p' x# `7 j- O, A& b
7.补充-过采样和欠采样介绍
6 m# f3 a8 Q- K8 d& K2 V8.决策树算法简介
. I6 r( d5 z' }" y9.熵的介绍! U/ S# Q5 x$ x; M
10.信息增益的介绍5 E6 U" b( u4 m( z' }- ]
11.信息增益率的介绍
5 D' y! F! V: z2 f12.基尼指数的介绍
1 ]2 V$ h8 b+ `13.决策树划分原理小结5 z% D2 T b" o! d8 I) B
14.cart剪枝介绍
% Z" l6 _7 @" j5 E; X% A6 j15.字典特征提取) |' N6 c& N3 h; R1 i2 R0 h
16.英文文本特征提取
" P3 o: G& M% }17.中文文本特征提取: w2 e# J/ d! l5 D7 j+ }
18.tfidf内容讲解9 E1 R: `' P$ l2 x) ? `& l
* b% k6 G5 U9 S6 X8 E
1.决策树算法api介绍5 g2 ^7 A1 z' _7 A# R2 y
2.泰坦尼克号乘客生存预测- Z: X% B1 [. b! q; x l: }0 g
3.树木可视化操作! O. b0 G5 m/ x* q
4.回归决策树介绍
, ^$ F5 x4 e; c3 x5.回归决策树和线性回归对比
; j: Z5 b, x7 B/ l* _4 \( ^6.集成学习基本介绍6 L$ B& {6 v5 G
7.bagging和随机森林
) s! `+ Q' P$ w# U' U( I8.otto案例介绍以及数据获取
+ L+ Z& o% N$ \6 W9.otto数据基本处理
" |: ^7 @4 q, z5 O% I10.otto数据模型基本训练$ n3 K: A0 u# m9 Z N0 ]! R
11.模型调优和确定最优模型2 |3 _( t7 ?& @1 c O0 Q8 X
12.生成提交数据: {( y3 d# J, ~
13.boosting介绍' z" r* R; e) }
14.GBDT的介绍$ P; z7 [& N8 {2 j
( e( s g& `2 P& F1.聚类算法介绍
+ a1 v7 w4 K; u+ Z9 S) S; r2.聚类算法api初步实现
7 G8 D$ j1 U+ ~+ n7 f0 z3.聚类算法实现流程. T, \7 P" q7 B0 T+ j
4.模型评估
& X3 D) w$ n J6 O1 \5.算法优化介绍/ C- q* g+ r# _: @: n1 p
6.特征降维内容介绍& i4 l# P( Q. @8 @+ l
7.pca降维介绍% O1 S) k) I# r+ W, S) h
8.用户对物品类别的喜好细分案例
, M; T) r, Z5 H y' a9.初始朴素贝叶斯! h& W; j( H# m, Z, s
10.概率内容复习1 i! ~, q: ?; z: K/ Q5 w* @. n% m8 X
11.朴素贝叶斯计算案例
2 v1 @2 s' d2 S+ A12.朴素贝叶斯案例实现1
9 v, p2 M6 S( k# L0 W; O13.朴素贝叶斯案例实现2
' J3 Q! a8 m' k5 Z$ ^14.朴素贝叶斯内容总结
) d7 O$ s, C7 f n# \( O6 T' \4 M- F" U% g& P1 T2 s5 ~% h
1.SVM基本介绍
$ b) j. W. c* R8 E! n! ~& p2.SVM算法api初步使用
9 B+ b' Z3 _0 Q0 n5 a# t% l% X3.SVM算法推导的目标函数
@: a7 R4 D$ h0 t: |# U5 |4.SVM目标函数推导过程及举例% z$ K7 B1 ^6 o( [/ D3 w0 {
5.SVM损失函数
* S% x2 W5 l7 T; k9 f) ?2 |8 |6.SVM的核方法介绍
2 b# X6 A$ P u, y- p# e/ y7.SVM回归介绍: W4 T T4 u4 m& L1 D( I: I2 p% O G
8.SVM算法api再介绍
3 ?" o) i( h% H/ ~$ Q+ j* {3 ]9.数字识别器案例初步介绍5 d2 Y/ X$ t+ q6 N% a& w: [
10.数字识别器-获取数据
) `. H2 m) A3 n11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
7 b3 n( s7 e1 u) T12.SVM总结
7 n$ G7 Y# A1 m8 ?! Z/ M
3 a% ~- f7 H% ^3 ~) p6 c" v1.初识EM算法
! \1 ]: E' q9 B/ S- ~' N! R6 F# N2.EM算法介绍+ u @( q; A) N! c% Q2 Y3 B' y
3.EM算法实例
3 M& U6 g, s0 ]1 k, w0 w8 p! U. K9 B- e4.马尔科夫链的介绍
& S T/ ]1 x9 Q* `* s5.HMM模型的简单案例/ Z- O% C$ V9 {0 O8 Q; k5 w& I" x
6.HMM模型三种经典问题举例求解
8 d$ A+ B% K5 G4 P7 i7.HMM模型基础) R4 @& ~; g0 ?7 C4 y, q
8.前向后向算法评估观察序列概率
( U) W$ M$ U" U5 Q9.维特比算法解码隐藏状态序列, K( g$ k& u% ^0 x$ M* m
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
* u4 [+ U' l# e; K9 M8 B3 {/ f$ {( N11.HMM模型api介绍及案例代码实现
9 P9 Y+ a5 s. ^1 ?; s' @
" o) U" c8 m! L! {4 F- w3 {1.xgboost最优模型构建方法
6 D# N- C5 O0 u3 n2.目标函数确定和树的复杂度介绍# @; }. z) V9 `. B
3.XGBoost目标函数的推导
. G* m( { ~5 }. O( S4.XGBoost的回归树构建方法% f2 |" w7 y6 T( j/ h
5.XGBoost和GBDT的区别: t2 j% J+ Y' Z$ z
6.xgboost算法api与参数介绍! Z- i9 N. z! O1 g6 B) Q! N# B
7.xgboost简单案例介绍
) ?, l, @" T9 M0 O: S- ?8 q7 _8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
& ]: b+ I. h: o! S. [3 o9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
/ P. v, j4 {' F* y10.otto案例xgboost实现-模型调优) Z6 z1 u3 s/ ^; v( O) M
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
8 R) U2 ]' o* e" y& w; f$ _$ d. S
( ?# o7 `. q: C$ ~1.lightGBM简单介绍
8 |0 z) e$ F1 s! F2 ~2.lightGBM算法原理介绍- v/ J5 c. m' e: M, y4 W& q T" `9 x: U
3.lightGBM算法api参数介绍
K3 @& X$ x+ n* F% b, Y4.lightGBM算法简单案例介绍: {' }5 | O8 T
5.pubg案例简介 E' Y& b8 U$ S/ v5 e4 c
6.获取pubg数据2 w( A& ~7 ?1 O' V; E# w5 {
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
0 {! U% F% g- v9 \% V7 I- X/ X8.规范化输出部分数据和部分变量合成: a/ h4 ^* @8 t y$ r4 c
9.异常值处理1
3 ~( @8 o9 Z! s9 V% ]% V9 P10.异常值值处理2
; j6 [5 k) S0 Y' V$ d1 M* G7 ~11.类别型数据处理5 [# b6 _" \9 e
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
# F3 P! x$ |! f0 G5 g1 G0 P: a13.使用RF进行模型训练( i1 B& F7 R6 _
14.lightGBM对模型调优1
0 h& e- h$ ^9 V15.lightGBM对模型调优2
" k9 V6 \. a z. g0 \
/ P+ w+ I1 ~& W$ j9 e) D" Z9 E: _
〖下载地址〗" y* K" B' \: @) i0 t
1 P/ G" I5 [% m* C& B+ J3 m8 }〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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