( i" M9 i, v" ^0 @& g r* W/ r
8 A" S9 y( L: d, f. k0 t+ a〖课程介绍〗3 S' o0 }0 x0 Y; z# ` v
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
5 L/ ?. D0 B4 M4 i) A* d A
" G, ^9 ?/ [4 [$ K# f- O& Z〖课程目录〗
" B: o- S/ z7 x- m4 H. c1.机器学习科学计算库内容简介4 {, d* Z5 I* ~% M! C; T, n
2.人工智能概述
4 p" {$ _$ Q3 r3.人工智能的发展历程
& s& W$ u+ u. F% `. O! z# ?( }4.人工智能主要分支
9 r% I$ S9 _$ y% Z E0 k5 r5.机器学习定义工作流程概述
$ ~1 t4 G5 z/ T$ m( v( b6.机器学习工作流程各步骤解释
) |) F( b9 y2 W1 ]! e/ v3 B) u7.机器学习算法分类介绍, ^% X9 Y% @9 e C0 ]% r" E
8.模型评估
6 L% l% c _3 N" a u1 V8 q: |9.Azure机器学习平台实验演示15 {$ H: `6 D" c' y, q
10.Azure机器学习平台实验演示2- p, n( S, c4 l" U
11.深度学习简介, E9 b3 d' U" k$ V8 G
12.基础环境安装( r B& Z3 E2 t2 S) ?
13.jupyter notebook的基本使用1
2 m# h# j! N6 H3 J9 t. q14.jupyter notebook的基本使用2* y! X% m+ N; R$ @. J
15.matplotlib的基本使用
9 [, w! j9 S- D* V; ~5 J8 l6 g0 |$ V* {5 C9 L2 h5 x* d3 ~% |
, C% H7 _6 y' P% U+ c5 f
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
4 d' [6 t2 r8 a5 Y* B2 T3 Y2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
+ g, h% W. k, @3.在一个坐标系下绘制多个图像
" K% o; @1 p# n: [4.在多个坐标系下绘制多个图像& m2 e1 x$ Z5 _! ~, y) v: a
5.常见图形绘制
# u y: T7 b: \& _; X. z6.numpy介绍
3 B1 s- o5 Q0 p3 W4 k/ ~7.ndarray介绍) e7 [: R% |$ N6 d8 e' k% X" ]
8.创建0，1数组，固定范围数组
# R6 H; ]: V; u6 a# ?9.创建随机数组
) ^1 s" k1 P1 H+ N10.数组的基本操作
1 T6 w3 E' t' e) q11.ndarray的运算
. N2 N; ?; S! R( v9 g12.数组间运算. _- G, l6 i$ ~1 k# d+ A( u
13.矩阵复习1 b3 d- |+ R" k* e3 w
14.pandas介绍
! J V+ c N1 o$ v# f* z15pandas数据结构-series- v3 {0 {% `. l5 `7 s9 ~
16.pandas数据结构-DataFrame1
2 P: q9 ]5 a7 o0 x- I# r0 b, V17.pandas数据结构-DataFrame2& z$ d% t" m- I, o
18.pandas数据结构-multiindex和panel
; }& N2 b" p1 j$ h
. ?+ `) q5 d' C5 `. T5 p1.pandas中的索引: k# |0 E/ [4 o4 ~# w% ^6 J' }1 y
2.赋值和排序
: _+ L8 I* ~4 i& i: k" }3.pandas中的算术运算和逻辑运算
+ Z2 b' h! q; w, R q4.pandas中的统计函数5 S/ W$ P8 T8 o( T
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数$ B" q# m% {; f: X2 b
6.pandas中绘图方式介绍
. b+ p8 W9 B- t M7 ~7.pandas中文件的读取和写入6 [: z$ e j4 |/ G9 A
8.缺失值的处理( K: A5 f$ z( `3 }+ {/ f5 @" x
9.数据离散化8 p/ W$ D/ r4 d! m- I
10.数据表的合并
( K0 g6 Z9 F8 I/ ^6 [2 ?- o2 K11.交叉表和透视表介绍" J# l+ j" u8 R
12.分组聚合介绍
1 n _( n4 d, u2 M/ @13.星巴克案例实现
5 f g* P; i2 q1 ]8 Q14.电影案例分析1
( {) @7 r ^. H4 m8 ?3 E0 }8 ^/ q15.电影案例分析4 f/ G4 U) Z) A4 v6 {
0 W7 j. n2 m& c' V6 g5 _ r m2 l1.绘制单变量分布0 Y# e8 |. B( N% V B9 a5 d5 F% |+ Z
2.绘制双变量分布图形1 ~/ A# P5 ]( ?
3.类别散点图的绘制! @% x9 q3 M0 Z5 ^; J* T+ N
4.类别内的数据分布和统计估计
# R, C5 N! U7 t- x. P5.NBA数据获取和相关性基本分析
2 ^9 c; s$ H2 K @- l6.对数据进行分析-seaborn# Y/ N3 q1 x2 t1 `; R$ r3 d* H# I
7.衍生变量的可视化实践
2 ^. r' V% E' y0 n7 E7 m M8.球队数据分析/ P8 y6 A; [5 X
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
+ |5 Y8 f7 L9 V* d* N10.数据类型转换（面积，户型）
, s# V7 f3 ?. J$ |+ q5 b! d; V2 r6 C11.房源数量和位置分布分析
% e- A, U1 k% W9 m" i12.户型数量基本分析
/ |' N& G- J, P) B7 @# A13.平均租金基本分析2 q* t# `) g0 {; j( X9 k
14.面积区间分析1 b& j) z7 V6 f. G' v* C4 y3 s
7 S! |+ R; a, `$ N v; {) r% M
1.K-近邻算法简介8 v$ V9 W, ` ^: c3 R2 v
2.K近邻算法api初步使用6 C1 x; A0 t2 i5 ?6 M7 q
3.机器学习中距离度量介绍
# M! ^5 D0 K& Z4.K值的选择介绍5 ~+ Q: X% O7 F3 f) e! k
5.kd树和kd树的构造过程
, r( G1 H# w5 h. L) ]* t0 h6.kd树案例实现. @' j; n( K5 L" X E& U |/ c
7.数据集获取和属性介绍
3 j" n* {) r4 w+ ]. G/ D8.数据可视化介绍
- |, f) V- [+ H, h: Q9 s# y9.数据集的划分
' i' R) j, W$ }. P3 Q10.特征预处理简介
9 p$ K/ v, L+ e; x11.归一化和标准化介绍
3 y! `) [* h2 v12.鸢尾花种类预测
: @# j. N" Z. Y* Q' j$ x9 T13.KNN算法总结# @- {1 b% O, i: C
14.交叉验证、网格搜索概念介绍& B4 V% X% D& l; Y
15.交叉验证、网格搜索案例实现) `) a) A2 X& b& h; C* _
5 K. J% x% ?1 C" O" f" u m6 Y0 z
1.案例-Facebook位置预测流程分析5 m6 P, @: D! z" _# ^' H3 k6 X
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
, p& n# \2 @% u! V: R5 d: A* @+ K3.案例-Facebook位置预测代码实现2
$ u9 m9 `& O( b2 P& D4.补充-数据分割和留出法
: E C1 |: _" K+ [5 p5.补充-交叉验证法和自助法1 X# [9 ?3 q2 p
6.线性回归简介
6 j/ z0 B1 U! {0 C" b! S f4 v! @7.初始线性回归api
$ h8 l# l7 U4 n$ T8.数学：求导
. c0 _2 a0 V+ p+ q( a% G- P9.线性回归中损失函数的介绍' T3 f9 ?, K3 f3 d6 z. C
10.使用正规方程对损失函数进行优化
" Q. v, B. T/ `11.使用梯度下降法对损失函数进行优化1 M9 _, `& P" }+ X+ t
12.梯度下降法方法介绍* [6 w. c& ^/ @$ e5 U6 H
13.线性回归api再介绍" v, c6 G4 b# Q3 s- q
14.波士顿房价预测案例! y8 r( r5 E- [$ n9 H9 s
15.欠拟合和过拟合的介绍
' |- f0 N0 I) o6 r) A0 J; ~ m( X16.正则化线性模型
: ]) i) ^. j1 ^7 A& b9 [' h17.岭回归介绍3 r% }0 R% A& R; D- U
18.模型保存和加载
* g; K& n; X; ]7 f, W7 L! n: Q
2 B$ m B& b( Z1 d1.逻辑回归介绍
* X' b/ ^, A/ g6 y2.逻辑回归api介绍
/ M, H2 D8 t6 K. ~3 v3.肿瘤预测案例2 ?, e9 `5 c7 }
4.分类评估方法介绍
% _; Q! S1 p( t: o9 {* y5.roc曲线绘制过程
; T+ k; Q' Z, u3 K* r+ i$ M) _6.补充-类别不平衡数据介绍
$ K5 R' ]% F1 A4 h0 \7 `7.补充-过采样和欠采样介绍
4 w! `7 ?& }: T i, T2 Q- J- Y: `& S8.决策树算法简介
# s: V) o/ ?( B0 | \; ^9.熵的介绍8 E1 ^# }; e# Q( }5 D6 |9 e" S
10.信息增益的介绍
z! D6 B) s7 @8 N" V! x3 v6 D11.信息增益率的介绍
; V+ ? b' V% E5 z) J( C( j12.基尼指数的介绍- q6 D) x0 o; V" h# d" U; Y
13.决策树划分原理小结
& N6 k# L j( k9 g) Y! g14.cart剪枝介绍+ l; \( S- X7 A' p
15.字典特征提取0 Y' x6 z: V) c% m9 G
16.英文文本特征提取
' ?) J; F- @( P3 {2 Y17.中文文本特征提取
, P5 m( n- b$ K# [$ Q* V) n/ X. d18.tfidf内容讲解7 W& X- M) ]2 B, I5 X
) g- v6 v$ P8 _! G+ v7 \2 \
1.决策树算法api介绍
5 _# g, v$ V, N9 B# Z( p! ~8 V! n+ \2.泰坦尼克号乘客生存预测
1 o1 @/ \) s% O' u* Y: [6 ` U) x3.树木可视化操作
" t9 k) c0 Z: `% G4.回归决策树介绍
: J2 j0 O/ G- g" x) |/ u5.回归决策树和线性回归对比
) D, F8 p8 o& x( i: p1 R6.集成学习基本介绍5 W# |: q9 l0 o. m( C( `3 x. n
7.bagging和随机森林0 b* S7 p& R1 ?6 F C( H) t$ Y
8.otto案例介绍以及数据获取! h! d; g1 S q
9.otto数据基本处理
' Y* d5 t" Q- a( S( w& P10.otto数据模型基本训练, G- @( f" z, [; \3 K, w
11.模型调优和确定最优模型
8 i, }( e/ B v& r$ @, F12.生成提交数据8 A) @& _3 e g, F; U
13.boosting介绍, E4 n1 f* A, @* `# Z" a
14.GBDT的介绍
8 w( Z3 }! ], [; Y3 V1 M3 N( S. x# Z( d9 Z/ ~
1.聚类算法介绍1 v( N6 B! \% K: _
2.聚类算法api初步实现" W9 E/ s3 o! n7 { @. m$ D* S
3.聚类算法实现流程
: n) T. N; [- s$ c4.模型评估& k7 G/ m* a k3 I/ J) M1 C
5.算法优化介绍4 P' z E i) X& t# H7 c2 z0 S
6.特征降维内容介绍& ]+ Q4 t3 \ W5 D9 Y
7.pca降维介绍
4 ^ T8 U# N0 L' v9 s0 l. J, c8.用户对物品类别的喜好细分案例; C" g9 g* j8 S
9.初始朴素贝叶斯
. Z" C! m5 d( _10.概率内容复习+ s# _) d, J, Z+ P N9 m# }
11.朴素贝叶斯计算案例
8 @) f) Q. k; r% \- V9 z12.朴素贝叶斯案例实现1
' h! B( v0 H, A$ V) d) ~13.朴素贝叶斯案例实现2
4 i& o% U( |9 ^% Z& T* R3 c14.朴素贝叶斯内容总结* u" \* V* j% z; a- S% A
" ~1 }+ T: q" m) O3 d( U$ k1.SVM基本介绍
" q- [4 v% \9 {8 E2.SVM算法api初步使用% d! r4 W; K. G- v6 ]
3.SVM算法推导的目标函数
/ ]5 N/ f% d, y. u3 P7 `8 ?1 R4.SVM目标函数推导过程及举例
4 J8 }# ^7 P8 q L5.SVM损失函数8 x% ?+ f+ K) _8 g+ z! R6 s. }
6.SVM的核方法介绍. e% u7 _ ~- ~2 l9 ~
7.SVM回归介绍
0 _0 |# c ~) d5 B7 h8.SVM算法api再介绍5 k1 m. R0 C0 z& ]
9.数字识别器案例初步介绍3 K) X# i; b7 W
10.数字识别器-获取数据
' M8 T, E' T, y9 v3 w; S; y11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
) M$ }$ F* t' b1 P+ G) Y, T12.SVM总结
X L8 p. t* I5 ]- b9 g- \. w7 [% j; u/ g; e: `$ a& b
1.初识EM算法
$ o3 R6 {$ Y- N2 R7 W2.EM算法介绍
5 P5 Z- B& g! j0 o3.EM算法实例
" N- e; u& K2 A. z: e8 u. w4.马尔科夫链的介绍
+ [9 x) l5 h# {! k ^8 w5.HMM模型的简单案例
5 N Z5 C0 X5 a6.HMM模型三种经典问题举例求解7 n5 _& D4 D- f, X
7.HMM模型基础1 r# U' U0 R- T; y5 m
8.前向后向算法评估观察序列概率& L1 {( v% \3 D: f; o
9.维特比算法解码隐藏状态序列: D. ^$ r% u& r" O t
10.鲍姆-韦尔奇算法简介5 c; {' n5 Y# q+ W, d. z8 z4 g0 |
11.HMM模型api介绍及案例代码实现& B3 ]9 Y( B* q: b1 @
* w/ C7 _5 ]; @! o0 u+ Z) E9 n1.xgboost最优模型构建方法
7 P6 Z2 z+ @6 U( `2.目标函数确定和树的复杂度介绍
]9 q6 o# C8 n1 A" K+ E$ m3 e3.XGBoost目标函数的推导
" g3 T9 Y( r5 x6 r4.XGBoost的回归树构建方法' T+ G+ d. [2 ~! n
5.XGBoost和GBDT的区别& ^4 A7 N/ j a- F1 _& U
6.xgboost算法api与参数介绍
# E9 c# _5 z) a2 {+ b. k7.xgboost简单案例介绍
! i% h S6 i( U8 H1 {8.otto案例xgboost实现-数据基本处理3 l! h2 F1 w1 T- K
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练: \( s' Z* Y- d
10.otto案例xgboost实现-模型调优, I/ R+ J4 L) F: t
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
0 q7 K1 l% M3 e8 m) @# e0 Y3 X) @% p, k: V P2 o! x) E
1.lightGBM简单介绍
# U/ S7 C0 x& O( c" U2.lightGBM算法原理介绍$ V& S" ~, B) [( {" V+ H) V5 y
3.lightGBM算法api参数介绍, r/ Y* i1 g9 o6 C. h: I! {) h
4.lightGBM算法简单案例介绍
: c7 y9 u& l' P5.pubg案例简介
% x5 d1 p6 S, s+ i" g V6.获取pubg数据
' |' g" d4 Z" o% v* B7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数* `" E2 }' `/ a
8.规范化输出部分数据和部分变量合成 D1 y# B& f& E) x2 e( q F" U2 _
9.异常值处理1+ Q4 y9 W- U0 y/ K4 [5 p
10.异常值值处理2
1 r4 f" w+ Z! L* ~11.类别型数据处理
: u5 Y% Y* X7 S# ]7 ~12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集+ T2 t* q& J1 ^% E" @3 b5 S
13.使用RF进行模型训练
: R: S) R+ |# y! e1 {) u+ u14.lightGBM对模型调优1
% [- A9 t7 P6 M/ Z15.lightGBM对模型调优2
, j+ S1 ~, F8 W6 Y, r1 T0 i. X! D: G/ A
" q0 r+ P* l% Y: w# |: }〖下载地址〗( [, l9 n8 T8 }# C9 x- p
0 t5 V2 O& N6 R
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2 k5 N: U; ~3 \# {# o7 N( }
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