7 p3 \; s2 e- n, M _2 V7 H
9 A; ~ |2 d9 h: G4 ]1 V〖课程介绍〗; v4 n' t* x9 e3 A! ~$ c
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( x6 p- [0 e7 o) M
/ q5 H5 c3 c2 p# I〖课程目录〗# h+ U Z4 }8 j9 H$ G3 C
1.机器学习科学计算库内容简介. X4 X, q' n5 l* @& O
2.人工智能概述
) O" p: W6 h. {, R( x; \/ G3.人工智能的发展历程
0 v3 l* p$ Q6 o/ y: {6 @" K& f4.人工智能主要分支
+ l4 r( @: _1 `& H5.机器学习定义工作流程概述' b" G% {; D* s7 Z
6.机器学习工作流程各步骤解释3 t9 O; { }* J/ k
7.机器学习算法分类介绍* v; d. X+ E$ I) N- h7 h" h
8.模型评估. S i0 k" w3 b8 j
9.Azure机器学习平台实验演示1
: l8 k/ H1 U2 n: C( j& b$ u5 v10.Azure机器学习平台实验演示23 G# x0 w" v ?- R* G
11.深度学习简介
, K4 C3 m! j3 [8 {9 J4 s# s12.基础环境安装
5 b4 |$ _" l$ n3 F( ?2 I13.jupyter notebook的基本使用1( P3 l: E" o: d8 M5 G/ z' {) a
14.jupyter notebook的基本使用24 L/ y1 E! E! d: R
15.matplotlib的基本使用
. @7 ], h) r6 B) |6 B5 b; T8 n
( i- |1 b, n9 Y* |- k8 u+ ]
2 }; V8 y' X- ?8 T6 N7 h1.实现基础绘图-某城市温度变换图
& T" W5 h/ j3 E0 l1 y1 v0 N0 g2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图& F2 g- p6 Y+ |. k3 i
3.在一个坐标系下绘制多个图像
7 s2 ]$ {1 O! S& w! a; v" U1 G4.在多个坐标系下绘制多个图像
8 b2 u! G, u, z( x$ H8 k5.常见图形绘制7 R6 M6 \5 v- E3 o0 Y7 u
6.numpy介绍
# S- q: r$ W3 l7 d6 `; i0 P7.ndarray介绍
- p3 U g: c+ [9 V( R; w8.创建0，1数组，固定范围数组
6 G# | v" e3 t9.创建随机数组
8 z# v$ H% z* u% b+ [, |: _( `10.数组的基本操作% d! B3 D9 x, }/ l# Z2 h
11.ndarray的运算
) e# P3 k8 U- a) D! q12.数组间运算2 j) x4 X: j7 x8 t
13.矩阵复习& ~7 z6 V0 E( ^' k& ]8 w
14.pandas介绍/ B7 u% f* h0 `) h
15pandas数据结构-series
) M! M+ ?5 Y) H% C" |16.pandas数据结构-DataFrame1
0 B$ T! l8 K3 D% w9 v+ }17.pandas数据结构-DataFrame26 U, k( @$ J' H+ v6 [) o
18.pandas数据结构-multiindex和panel
1 c U' k1 H" r, p4 ?, M: _$ M
- c. m5 u* ]% p; e2 P' D1.pandas中的索引
J; S2 \$ F" o# O( {2.赋值和排序
( |8 e/ o. x& g. w4 ^- ?) {3.pandas中的算术运算和逻辑运算
. w: a5 w( W% a4.pandas中的统计函数
5 S: E2 D/ u& g6 Q6 ?7 y5.pandas中的累计统计函数和自定义函数/ A) ]+ R- D8 L Q
6.pandas中绘图方式介绍: f6 R3 a* ?, w6 L4 o9 G
7.pandas中文件的读取和写入
- }2 H1 F, }: }% d7 m6 W* L/ T& Y8.缺失值的处理 Z. x U- S0 k9 o4 T5 E5 T
9.数据离散化
* [9 D) g( i: ?10.数据表的合并* O% T9 p+ {( h6 N) g1 [
11.交叉表和透视表介绍! j% _( }1 q' w
12.分组聚合介绍% ]$ ^. w' R2 A1 o2 o
13.星巴克案例实现5 r/ Y8 R" z3 ?3 {9 ^0 \- S
14.电影案例分析1: m% b. G; [8 Q$ j% z) o, d
15.电影案例分析 W- R, j7 O7 k9 n& T# @9 q
! V3 v/ Z! c1 H: y7 P4 @% b1.绘制单变量分布
& @0 O# @# o3 E+ Z! k9 C2.绘制双变量分布图形
8 a, c$ a3 D, G3.类别散点图的绘制9 \7 N7 ^5 J: ~% Q, ]3 W' e: ?
4.类别内的数据分布和统计估计
( y- G; a( Q- a/ V' T! ]5.NBA数据获取和相关性基本分析6 u8 o, U9 I0 H7 ~; z2 {
6.对数据进行分析-seaborn2 u% o6 A1 _5 n; r9 C# P
7.衍生变量的可视化实践
3 d. t0 V% L, b6 L5 g8.球队数据分析/ Y4 v- k" l. N \4 V7 @9 \
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
: \6 H' ? k6 n& Y. _) C10.数据类型转换（面积，户型）/ d) e( {. O) C" v7 R2 t' u
11.房源数量和位置分布分析6 l: N8 u+ j4 v+ r) t' N5 V
12.户型数量基本分析" T9 q# o Z; W' K- M9 B4 J- }
13.平均租金基本分析' ?) O9 O0 u2 p; \8 b+ m: I
14.面积区间分析
, R" g5 B: R3 u: K" }$ F( G% F% b, q* U; N# j+ E% O% D p
1.K-近邻算法简介
" V) t' B1 P5 P6 I2.K近邻算法api初步使用# I. S8 L: \5 p8 R
3.机器学习中距离度量介绍
, P, o% ]2 }, v4 k5 p4.K值的选择介绍
; F2 ~' W6 g3 T3 B0 [0 ?' j1 Y1 B5.kd树和kd树的构造过程
9 e1 M/ _, t1 l6.kd树案例实现5 }4 B) V7 i( K
7.数据集获取和属性介绍
d! L: N& U' M8.数据可视化介绍: A$ c& s- t8 S( b) D
9.数据集的划分
( p) D K6 c! q10.特征预处理简介
% P: D6 [- j: A11.归一化和标准化介绍6 M; G z0 J$ z, h/ K
12.鸢尾花种类预测
& g$ y3 G: @1 V6 V0 V13.KNN算法总结
3 b. u h4 p: }- K5 K/ g14.交叉验证、网格搜索概念介绍
+ w" a5 k, v* z- ^, {+ Z& |15.交叉验证、网格搜索案例实现
% }0 _2 o0 R! t# p9 n* f/ j4 x7 z4 Z! M8 c: j3 g7 c
1.案例-Facebook位置预测流程分析% }' X+ D8 r# L* _& R6 C4 j6 s" @
2.案例-Facebook位置预测代码实现1% v5 k! Y7 L$ K* B& N& X
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
; ?/ L' v! X6 S! a7 Y4.补充-数据分割和留出法( ^; \+ c' q7 g7 i8 y0 F
5.补充-交叉验证法和自助法1 e# l+ U+ c# o7 v* q
6.线性回归简介
, U" m% }& Z8 Y9 | b9 `2 h7.初始线性回归api
; D" s2 x+ ^. |" W8.数学：求导/ L8 s& I7 Q4 r
9.线性回归中损失函数的介绍
E" R1 ^$ c7 s$ M' M! Q) C10.使用正规方程对损失函数进行优化
( ~0 O& z& \, c/ [9 _11.使用梯度下降法对损失函数进行优化; D. x- h# a- e$ |0 S3 ~6 g* J* I6 k
12.梯度下降法方法介绍7 K3 z3 p9 L- \
13.线性回归api再介绍
6 i# d" W& a' u14.波士顿房价预测案例
1 l0 p) G; H5 H1 j# c15.欠拟合和过拟合的介绍* p' u% x& z" ]" J$ ?' y- R
16.正则化线性模型
0 ?! b7 P0 V9 c17.岭回归介绍
( V! h% Y. p/ j. ? D) g9 }18.模型保存和加载
" f) |5 H/ V8 w# T0 x @& o
' ` C5 D8 O8 w Q: x9 W1.逻辑回归介绍
2 k+ ^+ G) G5 D+ }! W2.逻辑回归api介绍5 Z# w' U, Z0 |$ p1 ~ O: F) Y
3.肿瘤预测案例
3 P% X! h5 ~; k6 \4.分类评估方法介绍
, z$ u# E Q) J9 {3 O. O7 q5.roc曲线绘制过程
4 y9 ~* M5 U; \* W: h& N) ]6.补充-类别不平衡数据介绍' Q& P/ x! e% Z" S7 S6 T
7.补充-过采样和欠采样介绍
! O% E' ~5 I/ C% M2 t0 ^2 W! N8.决策树算法简介* [+ z" c) ?4 S4 m
9.熵的介绍4 t* g4 e5 x; a% k
10.信息增益的介绍* a5 n: E. e( R; V9 ~( c+ a
11.信息增益率的介绍" i0 U, i9 X" |3 _4 t/ V, y9 K
12.基尼指数的介绍2 u8 K5 j& n: H8 I: B# q
13.决策树划分原理小结
% w+ U, b @0 c2 P5 g( H14.cart剪枝介绍
; C; m) F* T( f15.字典特征提取2 D. p: n4 L8 J; G% B2 i3 ^
16.英文文本特征提取$ p+ \" c0 Y2 u" Z
17.中文文本特征提取
6 a) j9 m0 F/ Y/ j$ s7 S18.tfidf内容讲解
$ ?0 T( V" ~+ C6 J% S9 I4 o* P# |" |7 R: H" n! A n4 a
1.决策树算法api介绍
/ r+ w8 t4 V: J4 K x* }& Q. M2.泰坦尼克号乘客生存预测$ Q7 z* c9 X8 K2 e
3.树木可视化操作; u) j4 m9 K* _
4.回归决策树介绍2 D& V6 F/ h+ w
5.回归决策树和线性回归对比
; ^; `* B, [9 \) D6.集成学习基本介绍) D$ X5 j' P" o [- x5 c
7.bagging和随机森林2 w3 K6 \' E, e0 Y" c' Y
8.otto案例介绍以及数据获取
: c0 _- N0 n2 |5 ^2 L, z9.otto数据基本处理
* R! e0 k% x1 P3 s( Q2 t10.otto数据模型基本训练
& l% r3 i7 o! C1 n11.模型调优和确定最优模型: j, b4 ?6 Q# s5 e- K# l1 i
12.生成提交数据' S# F+ Z% K c6 L
13.boosting介绍! e" d5 F/ ^+ P0 }- ] x n
14.GBDT的介绍, U7 c! n. B/ M
# Y( Q1 N7 z. Y; y) }" c1.聚类算法介绍
* D Q, {1 }/ T# S2.聚类算法api初步实现; }, T, l1 j$ C
3.聚类算法实现流程6 w4 A; f. k; g& Y
4.模型评估
* z2 T8 ]1 p% q4 \6 y0 t5.算法优化介绍
1 o% q9 f( @+ P. `7 j }6.特征降维内容介绍% I5 N7 J+ i& f
7.pca降维介绍1 ]$ T% ]: \6 k
8.用户对物品类别的喜好细分案例& d% J, U% s( C8 I
9.初始朴素贝叶斯6 ]+ l1 ^3 ^! V; y( `2 {* k! D
10.概率内容复习
' E2 O9 x* S+ D3 F" J9 S1 _11.朴素贝叶斯计算案例
1 U( N: Q4 B6 n0 a6 G* [( t4 c12.朴素贝叶斯案例实现1/ F9 e+ Z- g& Z
13.朴素贝叶斯案例实现2
! V0 n$ M2 u4 P' L: W14.朴素贝叶斯内容总结" h( @ g4 u) J
: `$ m4 S: S# b6 E% J6 L
1.SVM基本介绍
9 ^0 K2 C/ B/ L3 |2.SVM算法api初步使用; e. r9 s* g0 ?* a/ v% ^" S
3.SVM算法推导的目标函数
# h1 e0 v' }1 R7 b+ } R4 b4.SVM目标函数推导过程及举例
, G. B/ J0 ?5 O. v1 p9 V/ r5.SVM损失函数
: k( |) K- z6 m) Q! u6.SVM的核方法介绍
7 j9 ]+ _9 d9 |" ?4 M/ A' M( r7.SVM回归介绍; Y9 K) W8 w9 k1 r8 @: i7 f) T
8.SVM算法api再介绍
/ R1 \1 S& ~* c2 |5 E" n. k9.数字识别器案例初步介绍
' B0 V: \2 J" V Q1 B1 i10.数字识别器-获取数据* Q) h. m, ?/ _0 P
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
7 P( u- T; i) A12.SVM总结! H0 C1 g3 p! l( e
0 n @. @/ U& @1.初识EM算法
, `9 g0 K! j* ^. Z* o# c- p$ T2.EM算法介绍
" t0 \$ r7 O( ]( j: n* k3.EM算法实例
- {9 @8 M* C; o3 U4.马尔科夫链的介绍) F& e- Z4 S8 W: c; s: T6 s
5.HMM模型的简单案例
- \ ?" i3 G0 S6.HMM模型三种经典问题举例求解
; T; T9 v: l; J, ?0 B5 q. p$ H L7.HMM模型基础
6 ?. |6 z" r+ `9 s* N$ R! j8.前向后向算法评估观察序列概率
& w: M3 a& o( i6 y4 R4 ?9.维特比算法解码隐藏状态序列
+ r# C3 g# @! G0 [+ Q$ c# D" V& }10.鲍姆-韦尔奇算法简介
' c2 Q1 p. Z; w11.HMM模型api介绍及案例代码实现& v$ c" s$ W# j6 V1 g% {/ i5 C+ g
: r5 H2 s1 V6 a9 B- Z
1.xgboost最优模型构建方法
9 X" S) I" B5 ?2.目标函数确定和树的复杂度介绍9 ?0 U1 U* j) m N
3.XGBoost目标函数的推导' e9 v0 C( l7 B O1 B
4.XGBoost的回归树构建方法
! v. t! x% ?! W% n5.XGBoost和GBDT的区别
7 j2 m& c/ u; G+ F; i- ]6.xgboost算法api与参数介绍
$ O& X/ ^) z h7.xgboost简单案例介绍
8 C" }' m# p( I0 j4 f0 G/ X8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
! B( x2 ~7 e- Q9.otto案例xgboost实现-模型基本训练& Y( j0 Q) S: ^* O
10.otto案例xgboost实现-模型调优
" {, ]( w/ h0 W5 l1 O) ~11.otto案例xgboost实现-最优模型运行) _7 t0 `" B, \* ~' d
0 C: I/ l- o- H7 Q' y( f
1.lightGBM简单介绍
$ I3 z) c7 i/ [5 M8 K. U2.lightGBM算法原理介绍$ x) E1 B. ^' j8 l3 P: F
3.lightGBM算法api参数介绍
& Z* B8 {+ E& `: ~* r4.lightGBM算法简单案例介绍
; t. L6 C7 L- b, k8 q% g5.pubg案例简介
% {* Q7 H! K b9 G" ?7 z1 d4 `6.获取pubg数据
7 n* M& D# p& L# G) s7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
/ P8 c( `: {8 V' P' w8.规范化输出部分数据和部分变量合成
! T. J! H1 T$ B) U: J9.异常值处理1; M: T) H# o9 C6 V/ Q+ G
10.异常值值处理2: O7 v4 B F7 X0 y% O
11.类别型数据处理4 D6 i+ K# O! T0 n0 z: ]8 @
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
* ~1 k" S9 K& o6 R4 q13.使用RF进行模型训练
8 g& I5 ] |; y1 u* F1 W14.lightGBM对模型调优1
$ a. R- q8 z' ~7 f9 s15.lightGBM对模型调优2
& S% s% d" \) T7 S9 @/ t0 }6 L$ ~
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