& s, X) |+ q5 h. r' ~/ k7 g" b* I1 E* ~- _" J+ j4 b
〖课程介绍〗
V+ b( Y) B, N8 G$ ]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9 H) ^! E% w8 k
) Q: P4 k+ r2 N: K5 }" K( R& C〖课程目录〗' h9 d7 C; Y) o
1.机器学习科学计算库内容简介$ o- g! \2 J: J( }
2.人工智能概述" n+ y+ X5 S4 o* E
3.人工智能的发展历程
1 e0 x0 ^7 F+ ^4.人工智能主要分支
& e# b7 h5 @ F' N5.机器学习定义工作流程概述
( p7 d+ a ?9 D& `; U# C6.机器学习工作流程各步骤解释9 c& g& x) j5 x9 w
7.机器学习算法分类介绍( f( Z% W) B" I
8.模型评估; l- f. Y2 b: u% d+ o
9.Azure机器学习平台实验演示1
4 S6 j# y( r8 W, j& m10.Azure机器学习平台实验演示2
8 T, w F9 W4 o11.深度学习简介
" Q( F3 }: q8 w; }" \0 _/ [1 N: o$ I12.基础环境安装- e, U$ T5 V: h% c+ g1 m0 F+ V
13.jupyter notebook的基本使用1
6 p% A0 Q8 A% p/ @14.jupyter notebook的基本使用2
. V: Y v" t- P15.matplotlib的基本使用+ k0 i( s P2 X! M! l+ u, M9 O
; J5 H6 }9 W& r. O: s) V/ ]/ e- Y( _1 [( n: @" u2 m6 |7 G/ P
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
$ h" F4 M# }9 I; n: p; \2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
. Q7 {7 w4 u2 l. c7 z3.在一个坐标系下绘制多个图像% z( e* w+ ^. V2 D! v* H
4.在多个坐标系下绘制多个图像
4 D6 K* L$ N5 Y# X" y u5.常见图形绘制
/ K0 j0 H5 n9 ?( ? A6 s5 O3 J6.numpy介绍) x v) i7 p9 ]3 m: y3 @; Z/ s' o
7.ndarray介绍
1 V) c9 P3 u3 C( I" ]8.创建0，1数组，固定范围数组6 Y7 T& l4 K: H2 J9 }1 V
9.创建随机数组
* {+ Z2 j: u, \, D! O# j0 G% n8 F10.数组的基本操作* {$ t. }2 Y+ q3 w3 B7 K
11.ndarray的运算
: Q7 q9 W7 U7 v: @9 I. c12.数组间运算1 P. z7 |& D* ~/ E2 }( _' G. p
13.矩阵复习3 R* V* @7 [0 }( ^% f4 x6 Q
14.pandas介绍3 F& j, y) C, I% O5 a4 V
15pandas数据结构-series
V$ K |; o1 }16.pandas数据结构-DataFrame1
; C: t: ~. E8 f+ {" t17.pandas数据结构-DataFrame2
~- k0 g; E# K18.pandas数据结构-multiindex和panel- v# a) U, W2 a$ @) S* n
' J: E3 S5 _/ _
1.pandas中的索引
3 p6 J9 Z; ~( |' T* u* a$ G& f, N' A7 u2.赋值和排序
5 W+ |- I: ^7 m4 ?+ L3.pandas中的算术运算和逻辑运算1 l W, P( e& v
4.pandas中的统计函数 a& Y5 \" Q$ `+ W
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数& j# ]/ K* R0 M$ Y
6.pandas中绘图方式介绍
9 s4 U: H- a$ q7.pandas中文件的读取和写入
$ G+ d' f5 s: ^8.缺失值的处理# O1 t$ `+ N( P/ j- K" \/ C
9.数据离散化; X) m0 m- I* Q+ y; v) q
10.数据表的合并# Q D' O& F6 C0 z5 ~+ \9 ~/ a
11.交叉表和透视表介绍
3 S# A) ^' ~& A) ~12.分组聚合介绍" W% ~2 n1 ~& N0 U, a% X- W, d. b
13.星巴克案例实现$ B- \/ S. v- V4 \
14.电影案例分析1
' x" d! H% f- d0 j2 w' P2 K; T1 R15.电影案例分析* M1 a9 L4 s7 A2 K! C. D" N* Y2 Y
" e$ S. a! `7 C2 Y1.绘制单变量分布
! A9 W& y8 W: i9 W; r- H* U0 W2.绘制双变量分布图形! R7 E+ M3 k: s5 i0 Q
3.类别散点图的绘制3 t* N4 Z) | |, B( k& v
4.类别内的数据分布和统计估计9 c L6 u: r3 }0 g
5.NBA数据获取和相关性基本分析% ^% h- a! P: s
6.对数据进行分析-seaborn
$ E# E' P' l. b/ g% a0 [: y7.衍生变量的可视化实践* L9 _6 f, {8 ]+ B7 V3 G
8.球队数据分析5 `8 B) A; c, B9 I: ^
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理+ \- W3 k/ r( u3 b% Q1 Q* {
10.数据类型转换（面积，户型）. H" B, {) a2 s
11.房源数量和位置分布分析 Y8 b4 ? d* y2 V$ ~3 g
12.户型数量基本分析: }% }- w) i& C! y
13.平均租金基本分析
0 b1 K; G5 q3 C7 x+ _ ~# c14.面积区间分析
. ?& _3 F+ G* ~5 ~4 M
0 P* r. Y' m( J( ?% w1.K-近邻算法简介
7 G7 w$ y7 W3 H6 |; b2.K近邻算法api初步使用$ ]5 W$ H: b e& @. X/ w3 ~) g3 j7 Q
3.机器学习中距离度量介绍
9 ?* Q: L h9 c& c! U) v$ o; m4.K值的选择介绍& i. _/ a2 p1 K; w: q8 i1 F
5.kd树和kd树的构造过程7 q6 D' J3 g, G! z8 C0 D& \! g* W4 x
6.kd树案例实现% d; W& y) }! Q$ ]( E8 j
7.数据集获取和属性介绍, X% ?+ T; n' i: I1 c
8.数据可视化介绍
( D+ M9 c( `, n: z9 c6 V/ ^9.数据集的划分2 S- H- p1 @$ |: d8 a. ~( p0 f& ~
10.特征预处理简介
; ]7 P# n2 H4 s9 w: D' P7 |& q& _11.归一化和标准化介绍) `* `/ d& e2 w t
12.鸢尾花种类预测
( b5 l; o4 @% U* b13.KNN算法总结) c) o0 l" I: C. K
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
! U! v. w0 n% F: }% L15.交叉验证、网格搜索案例实现
) p2 M* {' B( N0 v
# {: Q" w$ v" \& b4 h1.案例-Facebook位置预测流程分析
. t( v8 x4 f% { p2.案例-Facebook位置预测代码实现1( O2 F' G |2 v# r f& u8 `+ H% @
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
% _: O6 v% |" I4.补充-数据分割和留出法3 m& u* D+ F" A. e; |
5.补充-交叉验证法和自助法
+ X0 ` C" r. m. P, @6.线性回归简介2 c V- S' g, ]0 e
7.初始线性回归api
5 |. z! i2 v& k, n, `; }$ q& o8.数学：求导
, ?) p9 d0 I6 H" u) Y* Z1 d9.线性回归中损失函数的介绍& ^! q; r. M( h+ E- V
10.使用正规方程对损失函数进行优化# X2 w4 T& U( X, W
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化4 H V' z& C# k$ [8 u
12.梯度下降法方法介绍& h/ j J2 B% X9 @9 h
13.线性回归api再介绍
. z; F8 T- R1 l/ L14.波士顿房价预测案例
$ u' g& t" k; R' M0 v5 n1 r# ~15.欠拟合和过拟合的介绍
% c! T: t5 Q+ h' \16.正则化线性模型
# W) ~- B+ X& C5 t( A+ r) X' y17.岭回归介绍; c, f3 Z" c1 ?- T+ j8 {9 G4 k
18.模型保存和加载
9 h! D% q7 g. r- h
7 q3 E, G; H$ ~9 d1.逻辑回归介绍
( _6 Q: D1 y' y0 N2.逻辑回归api介绍
: K. [0 o+ l: ]8 D9 Q+ ?/ P1 [3.肿瘤预测案例$ F! B; o- b# Z9 G5 J
4.分类评估方法介绍5 v% H: j* ^* Q7 x8 i+ a' N7 e
5.roc曲线绘制过程3 Z: B, F b2 R+ d* |7 v
6.补充-类别不平衡数据介绍
$ h ]/ y! v% M* b+ t g7.补充-过采样和欠采样介绍+ M# L# @8 K% s
8.决策树算法简介. Y. s$ H2 @# D% C7 G; Z" ?8 e
9.熵的介绍3 e+ D7 t k% ?3 D
10.信息增益的介绍
* [; K' Q8 ~' g5 [' ~11.信息增益率的介绍
! n* q8 d4 m( o. g1 H12.基尼指数的介绍
, s( A8 ~( D" q2 E13.决策树划分原理小结$ m0 C3 {( M- s/ }) B0 C7 F
14.cart剪枝介绍
* }0 ]# i3 V2 t! A15.字典特征提取
( h4 o% H3 e6 r7 q7 X16.英文文本特征提取( `* W" k9 t5 N/ g1 w; ]
17.中文文本特征提取
4 s& [0 j: \0 z0 A18.tfidf内容讲解4 C: M4 ], y, ?$ J9 N V& k' Y0 W
( h1 B6 C! a2 m. d# k1.决策树算法api介绍' J G7 F! o- S1 e
2.泰坦尼克号乘客生存预测) L& f Q/ M5 _6 ]
3.树木可视化操作
5 I& `! m/ l# m" I/ H% m- A6 e+ [/ F4.回归决策树介绍" y. ~' [0 m$ E) [$ B
5.回归决策树和线性回归对比
0 x; v1 b2 F( V7 s9 p4 d; [6.集成学习基本介绍/ G' |7 e; F2 m5 f7 t
7.bagging和随机森林. ~; E; k% o* X" i, V
8.otto案例介绍以及数据获取( G2 _% l' K! v7 z
9.otto数据基本处理/ @! }1 [5 P6 l/ F* u
10.otto数据模型基本训练7 k# Y( G7 L, P# b
11.模型调优和确定最优模型
+ C2 a: U5 G( A2 p% h7 {: D1 m12.生成提交数据
/ X6 }6 |+ H( ?. j! m- B$ ]) E% x13.boosting介绍
4 M0 v1 t2 E! T* i14.GBDT的介绍
' m8 V# p, P: l c" S- [5 z) \5 M. P; X
1.聚类算法介绍
; L P" n$ }5 F# M2.聚类算法api初步实现* t$ C3 ~/ F7 u! x
3.聚类算法实现流程+ T7 s0 b1 n% l" h
4.模型评估 _8 T" K' H7 `: N
5.算法优化介绍1 Y; O( K9 K& k$ x8 F8 [/ } ^
6.特征降维内容介绍* |7 G2 ^! m6 z. K$ W7 }& D
7.pca降维介绍" \* A# a% G% N3 u4 D
8.用户对物品类别的喜好细分案例
- a. [9 V1 z, D' }! ?: U9.初始朴素贝叶斯
# m$ D$ ~7 i" k+ N10.概率内容复习/ c9 p; Y d) m! H$ L7 j
11.朴素贝叶斯计算案例
. g) X1 A; f& r1 l- s12.朴素贝叶斯案例实现1
3 {( E- A8 N- d: ~' B0 T$ @13.朴素贝叶斯案例实现26 O$ H( x0 m- l( A" _/ S5 h
14.朴素贝叶斯内容总结; ^5 }1 L6 Y# D& c3 ?
3 Z2 N. ^! A3 W6 c/ I8 O( K+ g/ B8 \
1.SVM基本介绍
( i& @1 |+ ?. x2.SVM算法api初步使用
- |3 G6 |( c4 I4 E: X7 d% \3.SVM算法推导的目标函数
, Q% F5 l) C% T8 v0 }7 Z4.SVM目标函数推导过程及举例. d+ b d0 c' H- ]( L! p _
5.SVM损失函数
# S1 i0 K* A2 L; x/ n3 g4 b1 L6.SVM的核方法介绍. s! z% @9 D0 ]4 y
7.SVM回归介绍, f: G/ ]0 P" L( @6 S% ]1 S
8.SVM算法api再介绍. z% b v3 o& \
9.数字识别器案例初步介绍7 z s$ ?6 Z& R' F3 B; G1 K, Z
10.数字识别器-获取数据4 [5 }. B/ J6 L8 X3 I1 X" i& b
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
' J: t. h# l/ ^; X) V, ^12.SVM总结* |/ I' q( l8 d
6 b. r* t- m0 I" H1.初识EM算法- e9 _0 L) }4 S, E' V7 x
2.EM算法介绍
" R' f3 \5 F/ |4 z4 ^) B* I! w4 u3.EM算法实例0 }% u9 N( D2 H+ f$ }% W
4.马尔科夫链的介绍
( z7 m; n* K5 ?; o6 v- E5.HMM模型的简单案例
7 }6 }6 i/ U& v7 Y" c ]( Q6.HMM模型三种经典问题举例求解
( c( m& X% ^. u9 Z4 ~7.HMM模型基础
% m, m* p' g& U( G& v$ v/ Y3 O8.前向后向算法评估观察序列概率! H5 a5 M& j7 Q3 w4 C1 s' z
9.维特比算法解码隐藏状态序列$ B/ f$ y. N9 u- }6 a" N9 j
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
. m7 W! G# h1 b- m# f/ X1 u11.HMM模型api介绍及案例代码实现2 U# c* C: T8 |1 H$ L; Z# n! g* A3 U
- N; q( a4 x( `9 j+ ~" @( L
1.xgboost最优模型构建方法
! y7 p& @& o# e" [" h% v2.目标函数确定和树的复杂度介绍
% K, ]$ A3 e* U, Y3.XGBoost目标函数的推导! X) `* p/ w+ @8 T; b- l, G
4.XGBoost的回归树构建方法
. _5 |/ y. c6 i/ t% c6 @, H5.XGBoost和GBDT的区别7 n* s+ H, s3 S1 f, J- V9 s3 J
6.xgboost算法api与参数介绍" P- p! k: ?5 P5 j0 k1 X
7.xgboost简单案例介绍
$ A. O- n5 r/ |* m' ~8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
/ e2 i& |/ w; t9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
+ q6 \% y8 n8 l( w& ^1 j8 n! s ?7 [10.otto案例xgboost实现-模型调优
# D) d2 a) x% D) E11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
7 y' V+ v1 F; j/ Z4 v0 R& I4 \/ H8 D/ C* H
1.lightGBM简单介绍
# v: c3 L1 c) N5 \+ I. _2.lightGBM算法原理介绍9 Y( ^& @2 X ?2 r0 x. I0 V; I
3.lightGBM算法api参数介绍2 S. h5 x' S! S) X& m
4.lightGBM算法简单案例介绍
7 s8 z W' J$ _& i0 U$ D* r5.pubg案例简介
& S9 @. k$ }$ A* g9 @6.获取pubg数据( A* z3 M l6 N. ~' G
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数2 D( |( g8 R( G4 U+ I, ?
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
$ k1 P% `8 D; i, _) x( p) J# D1 O9.异常值处理1
+ M& i c3 E6 v: Q10.异常值值处理2
+ N3 b' [! x( T4 [11.类别型数据处理
4 y d0 [7 e! I, [12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集4 V1 b s: _& ^5 i( D m& R/ N
13.使用RF进行模型训练
6 R; s0 w; s0 _' @% j0 b+ j+ O14.lightGBM对模型调优1
* e" N- ?* g( F# s, H5 P* N9 m15.lightGBM对模型调优2
) e3 F" F5 Y) S3 {$ a0 l/ f( V
5 E8 `# v% z; B. s$ w9 i& G+ N( ? v2 B, z- E9 c/ [5 |
〖下载地址〗
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