; U4 E5 i u8 j& m7 F+ |& r# m! e+ Y! S' A* h" N
〖课程介绍〗) {4 X2 f% }! s' P& X" d5 |0 S
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
1 |0 I0 e8 l5 [7 D, I _
_' O. _1 M( i5 k" a& ~1 ~〖课程目录〗/ N9 r# [: o/ F: @& S5 r- A
1.机器学习科学计算库内容简介& V9 k% c; h' W4 [" b0 W
2.人工智能概述+ q& i7 c3 y9 @4 l. W
3.人工智能的发展历程
- R+ X7 P ^; L: n* [7 F4.人工智能主要分支" e" O7 E4 f6 U% C
5.机器学习定义工作流程概述
9 j1 b" G5 \2 p2 |$ @6.机器学习工作流程各步骤解释
f4 A$ `3 T* Y" z; i) }2 o7.机器学习算法分类介绍0 _9 T" I& G, }% B' _- N; |6 Z
8.模型评估* w; l/ G) \0 J! W- b, j# F6 n. Z
9.Azure机器学习平台实验演示1
. ?. h+ r1 l% O. y# J8 ~* ^& b, A10.Azure机器学习平台实验演示27 F9 Q) u( Y- {( q2 d! g" q! X- ?. n
11.深度学习简介' w$ Q2 ~; a& w) k
12.基础环境安装
0 l! B0 } N7 X& F6 E- {13.jupyter notebook的基本使用16 n9 |9 x8 f& e) s
14.jupyter notebook的基本使用23 K6 l T, \5 g9 L% f
15.matplotlib的基本使用
! s1 N8 e4 ~( y% n- S) w
/ r: U+ o/ L. X5 V/ y
) V+ i- d l+ [: r; ?& x: ^1.实现基础绘图-某城市温度变换图- Q; y5 ]! m- u, l/ n* ~) F5 {
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图# O; @ ^1 N4 ^3 m
3.在一个坐标系下绘制多个图像1 j7 N1 a; v" U, U$ q5 V
4.在多个坐标系下绘制多个图像8 |, ^/ f1 l( [( V4 {8 ~
5.常见图形绘制3 @$ \8 j9 i; ?5 O6 U( F# l
6.numpy介绍0 o* W0 P- Z" Z# [+ [1 v4 E
7.ndarray介绍% {/ w" t# }' Z, B ~. r6 P
8.创建0，1数组，固定范围数组
7 p3 D4 N+ O: ?" Y' [9.创建随机数组4 e5 ~# |' u4 U
10.数组的基本操作' C/ ?+ l: Z+ ^, D5 i; R( a
11.ndarray的运算' V2 G& J( r# q! |- J
12.数组间运算
7 `+ c- x) C7 Y" V* ~ r; [13.矩阵复习
. ^& N. {; ?. N14.pandas介绍
& f: `; p- n- X' k* C15pandas数据结构-series
" H& P$ c# Q' N7 U1 E3 S16.pandas数据结构-DataFrame1
- \5 @0 U' [8 X0 h" P17.pandas数据结构-DataFrame2
9 B& I. K1 M( k* F, H u# j k18.pandas数据结构-multiindex和panel
$ ~! w) K9 M) S9 [: m9 E! W& y, }+ h& K8 `# b) l3 K
1.pandas中的索引
# m0 m6 N: h+ t% R! f+ d' u2.赋值和排序1 q( i8 Y( q" I/ ]3 ^
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
5 o/ q' ]0 r& A- M2 |* c7 }4 V4.pandas中的统计函数
2 n2 w' K8 z1 |- S: x9 s2 k( c5.pandas中的累计统计函数和自定义函数: C7 Y c# q' C
6.pandas中绘图方式介绍2 b$ f! d. v W, z
7.pandas中文件的读取和写入# q0 T, Z- h1 w& m
8.缺失值的处理
! b4 ]# [) P6 b5 w. n9.数据离散化
" {# B& M; R$ G6 }( `2 ^3 z10.数据表的合并1 E; Y6 H( L: O; l4 _& E
11.交叉表和透视表介绍
5 C+ X2 ?! ^, q( P8 G3 G12.分组聚合介绍
/ A5 d9 G- r U* C13.星巴克案例实现
O. _: j& R k' r Y14.电影案例分析1% P1 x! k! I: p2 F8 h: i
15.电影案例分析
! X- h4 C8 E! k) L4 ]# B6 M% g3 r2 v0 X0 W& ~( ~2 y, k
1.绘制单变量分布
8 O) g" C4 O. c$ m3 @2.绘制双变量分布图形2 X9 o" O5 d5 Z# k( W5 _" Y( X
3.类别散点图的绘制
- ~- D/ v! \, \$ s" G8 M4.类别内的数据分布和统计估计
g# o s$ h* x8 v$ T. H$ F5.NBA数据获取和相关性基本分析
! Y3 P' B: A ^8 _' K/ t0 p% \) K6.对数据进行分析-seaborn
' a2 G0 f3 ]6 {, S) x% F& a/ v7.衍生变量的可视化实践- A S0 X, J# x4 C7 r% j3 c8 e3 k
8.球队数据分析
2 M. d0 s w! I; ?( E6 h# |) K9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理4 U( M* H9 ]* E3 X% K6 T/ j
10.数据类型转换（面积，户型）+ n0 j! c$ v+ M7 B# W% k" z
11.房源数量和位置分布分析
' C( u+ s4 O: r* L I12.户型数量基本分析
0 z/ l- d* R* ?& G* J- q1 V13.平均租金基本分析
3 r1 \/ c1 Y X* [' a3 p% |; A* t14.面积区间分析
- `" t& I0 H) ~6 ?
6 X: t" ?" E) Q. p% Y2 `1.K-近邻算法简介
( ~& z7 V) b1 N; Y, G+ p% x, i: E. o2.K近邻算法api初步使用# m0 ^; j# a' c
3.机器学习中距离度量介绍
2 y# V$ {9 c5 k4.K值的选择介绍
t! f% W8 [2 F8 i5.kd树和kd树的构造过程
' e5 Q( L. q+ l: j" K% l6.kd树案例实现! Y: m/ [/ N' s, U9 q/ Y/ t
7.数据集获取和属性介绍4 ?( W# D1 z4 J" A
8.数据可视化介绍
' u) ?( B) }% e9.数据集的划分" q) `$ R# n# e6 @1 Y! q# M
10.特征预处理简介7 H7 v7 l3 w* e8 K7 y6 l' \' h
11.归一化和标准化介绍' I* {2 w' D" g1 q+ m3 ~& j' a" L0 f
12.鸢尾花种类预测
$ Y* g$ d3 m! D+ |13.KNN算法总结
4 d0 o" k; a# e4 }14.交叉验证、网格搜索概念介绍
: t5 ]$ y9 Z! _: n8 \$ w0 W15.交叉验证、网格搜索案例实现% K2 h: S( k4 B$ b/ b
4 r y, d3 t% M% @2 D& A1 l9 \
1.案例-Facebook位置预测流程分析4 K. ~8 P( H- \
2.案例-Facebook位置预测代码实现14 r+ k) |& w/ q4 x( k
3.案例-Facebook位置预测代码实现2) I) E. f1 w) h, n# R
4.补充-数据分割和留出法0 E# h8 r- Q& Y, K' K6 @
5.补充-交叉验证法和自助法
# a7 m/ V* |: l1 G- d6.线性回归简介
* d. N$ H* e* A1 u& n4 }6 `7.初始线性回归api9 O% U# y4 [6 U# b1 P
8.数学：求导. a4 d& f; c( \) G
9.线性回归中损失函数的介绍0 Q- h# |0 Z- y, f7 V$ A
10.使用正规方程对损失函数进行优化3 ? F x4 v( j: B7 O
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化! g0 \- P! ?) u! k# [ J3 u
12.梯度下降法方法介绍
: a9 ~+ D8 x: d, L5 S13.线性回归api再介绍6 D$ k. M2 M+ X& P8 b9 e6 c X
14.波士顿房价预测案例1 k! m9 f5 b; R* x5 Z
15.欠拟合和过拟合的介绍7 t# p0 N# z8 }, L) s" L
16.正则化线性模型: }) l: Q+ A5 I1 t
17.岭回归介绍
; k1 T- ~' v. q! ]2 {; i' |+ O18.模型保存和加载" X5 I- V! E- j2 G9 C' E. K+ F
/ X. b& G* X7 o1 h2 E) [1 G1.逻辑回归介绍
5 |& x2 P& C& d+ _2 b) t, K2.逻辑回归api介绍: \3 R& \8 |( } e4 B& V0 D- ~
3.肿瘤预测案例$ U% |9 k4 s4 l. Z* ]" s
4.分类评估方法介绍; B( f8 _0 d# Q& p4 G x/ M3 I
5.roc曲线绘制过程0 V7 [1 @1 p2 I) a
6.补充-类别不平衡数据介绍
' G0 Q" J6 R* U+ \; g9 g- o7.补充-过采样和欠采样介绍
( E P2 [: ]: o* g! I8.决策树算法简介9 ?+ F% ~$ a, _1 l
9.熵的介绍' y+ y& R" W' G
10.信息增益的介绍3 ?$ S7 N+ T/ @$ W0 o/ n$ Q" v
11.信息增益率的介绍7 ?; ^7 i2 Q$ J9 u; _
12.基尼指数的介绍
0 S" K7 L, o; }% y9 Q13.决策树划分原理小结7 m, b/ _6 u& u- i/ Y2 H+ K
14.cart剪枝介绍
1 ~9 n7 m2 F; K- n! N5 l5 ~15.字典特征提取
7 h* Z9 \3 d8 K m% Q3 k8 ]16.英文文本特征提取
# p8 z0 ?) P, o: A/ u* `, j' c17.中文文本特征提取
$ [! X3 [! G7 D18.tfidf内容讲解
. F" K8 w& S* u9 R
0 ]* X4 s2 |. ^8 [9 _$ g1.决策树算法api介绍
% B, r; e. w9 I1 t, R7 n4 h2.泰坦尼克号乘客生存预测
4 J8 v6 a7 @/ x, T3 u7 c8 |% `3.树木可视化操作
+ R, W; k( s9 c8 ^9 k- O2 b2 z" H4.回归决策树介绍: f2 v3 X& S3 f8 f% I
5.回归决策树和线性回归对比9 L" B$ r, v3 f# b6 A5 r8 O X
6.集成学习基本介绍2 ~+ u6 U# P. F+ |
7.bagging和随机森林
$ A, ]9 ]( Y, o3 h& k! m% V, t7 V2 X8.otto案例介绍以及数据获取
% |: l3 d2 ~1 f q3 [9.otto数据基本处理, `6 T: M) ?8 c7 i/ o# ~& k6 q3 N! ~
10.otto数据模型基本训练' g# j8 q' m4 Y" T Y. j+ t( x
11.模型调优和确定最优模型
; ?1 S) ~1 `( T! M12.生成提交数据
9 c$ [8 P% t( D6 j6 L1 I; ~) e7 A13.boosting介绍
# z" C$ C: W% t6 v7 h J9 R14.GBDT的介绍1 l0 Y2 K& m. p" [5 e0 @
, u6 L: @. c: Z" ]* }5 {3 Z# K
1.聚类算法介绍& |+ ] q- w7 g; E3 ~% x: k4 o
2.聚类算法api初步实现5 T3 {, Q0 B8 Y- u; R
3.聚类算法实现流程5 G+ M+ e! K2 ?0 `9 O
4.模型评估' k) i! v- ?" ?7 K, m
5.算法优化介绍: V9 P. c" ~# o2 q* g; m4 O# L
6.特征降维内容介绍* a/ B7 C( d( }9 T$ r, U5 h
7.pca降维介绍
# a* `) D8 y- B- F, K* B) t6 G8.用户对物品类别的喜好细分案例! I6 X4 ]/ f, b8 {
9.初始朴素贝叶斯
" i2 \ O" L1 h% G/ D6 g10.概率内容复习% U- J9 `: B: {
11.朴素贝叶斯计算案例
6 H/ i% @/ t4 d9 R' f9 t12.朴素贝叶斯案例实现1
* [# ?2 O3 f- W I) e0 W0 l6 F2 Z13.朴素贝叶斯案例实现2* j/ ~ d1 j% n4 L
14.朴素贝叶斯内容总结9 v% {3 E2 {3 u5 n! B
" {1 \8 z# f+ S( U! u
1.SVM基本介绍2 @* W7 w+ i3 Q# q
2.SVM算法api初步使用. p9 t6 f. O. A# a
3.SVM算法推导的目标函数& z$ t) ~/ b4 {7 q
4.SVM目标函数推导过程及举例
( A" ~2 x, u. F4 V% g5.SVM损失函数' h& s! m+ h1 R5 P6 C) l9 _
6.SVM的核方法介绍
. L. v6 J/ I! s% K1 ?; S7.SVM回归介绍6 j- q; x. |7 n
8.SVM算法api再介绍
* T% p) s& |* M% o T( J8 R9.数字识别器案例初步介绍7 ` q. _0 |# z" N
10.数字识别器-获取数据" M! k* b$ p; o
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练, Y k4 O* T% d0 v0 m/ h
12.SVM总结
( ^& s0 ]# M: _1 Y
9 {4 s) }. K ]1.初识EM算法, j D; a3 T; o% }0 a. C# o- I
2.EM算法介绍
8 j0 ]% v& _( s7 G9 [" x' ?3.EM算法实例
! V, h0 _! h& N* V! T/ D F" R; S6 R4.马尔科夫链的介绍' u1 U/ [/ g7 G, E
5.HMM模型的简单案例
4 ~6 Y9 p# d, s N6 g* | l6.HMM模型三种经典问题举例求解
6 L% v8 g' o. r- r; d7.HMM模型基础6 M+ [+ p% o/ c1 b2 O4 \/ a
8.前向后向算法评估观察序列概率. r7 M# f. w$ H4 C
9.维特比算法解码隐藏状态序列
; G6 ~. a6 y, q$ {; y& A& X10.鲍姆-韦尔奇算法简介
6 _2 k8 p) p! h) n; b11.HMM模型api介绍及案例代码实现9 ] k% }% o1 x2 ?! e
" a0 |- z2 \4 H% y2 {
1.xgboost最优模型构建方法. L5 Q7 y4 t& l9 w) c2 q5 E) U& ~: R
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
: A& p6 Y+ B( e/ V3 G3.XGBoost目标函数的推导
1 H' ?/ C2 n/ e( K4.XGBoost的回归树构建方法/ T8 p! t7 ~8 \! F/ h& |
5.XGBoost和GBDT的区别2 x! V' h6 {" P. V
6.xgboost算法api与参数介绍" y8 \) k3 H+ e; B- u: Y9 e6 {, I; b
7.xgboost简单案例介绍
% m) `1 N- R! x1 \8 E5 k V3 W: L: {8.otto案例xgboost实现-数据基本处理7 g- l1 X7 H) B) M j
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练' N( _+ E N: Q. [
10.otto案例xgboost实现-模型调优$ u" Y, X. N1 |# W
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
5 Q6 M' N2 s2 R
. B# y: ^( G. L6 B/ h+ I1.lightGBM简单介绍
8 s' i. e2 B! w/ V3 Y2 u" J d2.lightGBM算法原理介绍/ W Z: n: a6 _0 N/ l
3.lightGBM算法api参数介绍; d! C% F/ {2 @9 u( s4 f
4.lightGBM算法简单案例介绍
4 a! Y( L N& n1 g/ B1 M5 Q5.pubg案例简介0 C, M9 ? q! W: j4 w
6.获取pubg数据3 d7 w# Q O1 e
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数8 ~4 M \* F% [
8.规范化输出部分数据和部分变量合成$ r8 G6 R1 ~0 L5 j/ Y" Z1 t
9.异常值处理1" y" F/ g1 N6 c/ k* F6 _0 Y3 }* y
10.异常值值处理2" F# Y" F6 f0 A. N( l' G
11.类别型数据处理' c8 k6 X0 P: v( M2 S, p
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集9 Q6 v, w1 W f" h' R; q
13.使用RF进行模型训练
* X. c/ C( i" H) H; X14.lightGBM对模型调优1
7 U7 m5 K+ M' m) i15.lightGBM对模型调优2
9 S( ]( s) d( i- J
1 o- f* x9 O" F# y. i! R9 [: v6 Q! z# y# \7 e
〖下载地址〗
! ]9 [3 y& Q# n2 @5 S* R! R7 s9 S3 `: H5 [2 y9 U
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2 c4 y) y- t" _1 j/ B
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