2 X$ I( _: Y! A V9 m
1 Z$ B4 ^+ h1 Q) H9 |5 ]2 i: c
〖课程介绍〗
; P! @) a5 z& D: w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- L) z1 ]; V5 u" e) d0 M7 t5 ~% B
+ g A( J* ]8 `* d. a2 W1 |
〖课程目录〗5 `; m: I; }9 H$ X0 [1 F# ^
1.机器学习科学计算库内容简介9 C9 s7 ~- B$ n5 H5 l
2.人工智能概述; O& x) g+ T, r5 V* B0 X+ s8 C
3.人工智能的发展历程
7 M: [6 Y; R$ m; Y9 T" o4.人工智能主要分支
9 u) W! q b; J) W' {! D1 x0 N q. g5.机器学习定义工作流程概述
" I, P' z& _2 f, O9 N3 }' l2 p: }- h6.机器学习工作流程各步骤解释( ^# V& W& u# V0 }- G8 X" A' e
7.机器学习算法分类介绍
6 ?0 r8 m$ F5 {! v8.模型评估
8 P. T' x+ S* C: S) L9.Azure机器学习平台实验演示1
8 X6 a8 ]# k4 D% Y10.Azure机器学习平台实验演示2( M( q& U" R& W, P6 y1 U
11.深度学习简介% n3 `% t9 S# m# B" e ]
12.基础环境安装
$ H; X7 t' d3 `# @: G7 r5 l( L, I13.jupyter notebook的基本使用1# r j( ?7 R% ^( R' U' @
14.jupyter notebook的基本使用27 j" |8 t3 p3 C( A1 i( \ ]
15.matplotlib的基本使用
+ O! q, v0 R0 X: Y$ d U% X7 V' n Y/ a& R) Q
$ M0 I) f+ U: O4 E1.实现基础绘图-某城市温度变换图 q, j* c0 S+ C7 k0 K, N
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
: P( V3 r/ m. U! y3.在一个坐标系下绘制多个图像
% ]5 T9 u! J$ O) D \' e6 E4.在多个坐标系下绘制多个图像
# F, B" R2 \1 |8 b* t1 o/ s. l/ u5.常见图形绘制9 T6 p, K! f7 }
6.numpy介绍8 K: @& Y3 @8 F9 F6 H- Y+ D) `
7.ndarray介绍
+ V! M0 s# d5 L9 k; o9 y0 Q8.创建0，1数组，固定范围数组/ n/ [1 u+ V) u! k
9.创建随机数组# {% F# ^8 F) @
10.数组的基本操作
. N% N {. o0 Z/ o7 a3 d( G11.ndarray的运算
: k: z1 u& ^3 H7 O3 d( r H: Z12.数组间运算
# t/ B& z' B& k% |8 l4 a13.矩阵复习7 O" q) n$ a4 b$ ~7 n
14.pandas介绍
6 W# v# [ ?! I& ]% K15pandas数据结构-series
6 y+ x; I' U- {; C0 c3 t7 z16.pandas数据结构-DataFrame1& {) o( d* S# q% T; ]: |* X5 ^
17.pandas数据结构-DataFrame2
/ t" F# J1 M2 q5 B! E' A. ^18.pandas数据结构-multiindex和panel0 I& e: L0 j, u
$ K$ G4 [2 a7 e' B4 j) ?
1.pandas中的索引 Q. h$ L9 `: X+ g* L) d
2.赋值和排序/ ]/ R$ f/ M. d9 c, M# F0 D+ g
3.pandas中的算术运算和逻辑运算: I; {( u. ?! j1 p( J' I2 H% \: J
4.pandas中的统计函数
- [: O3 N8 o0 K# @, l8 A9 }9 M5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
( q# p) B; V* C; \/ I2 D! y5 L6.pandas中绘图方式介绍% n* w% R6 ^3 U1 t1 y
7.pandas中文件的读取和写入6 k: j# _9 q0 o2 e2 K! @5 z
8.缺失值的处理
+ n7 O8 P% |: a9.数据离散化
" C6 C* y8 x9 w10.数据表的合并 \9 A9 I& Q! p6 f
11.交叉表和透视表介绍
" C# d* u6 g* r12.分组聚合介绍
& i. S w; C* U* e13.星巴克案例实现% x! I7 Y: l+ o1 w
14.电影案例分析11 w* ~2 `6 z/ R0 X$ X) [. g
15.电影案例分析1 \& N( w4 b0 `) j
# @: n6 ^8 M" O) p# f1.绘制单变量分布
9 |1 I0 k- j1 {, `6 S h2.绘制双变量分布图形
/ F) M% q) v5 V. E# U( w6 I3.类别散点图的绘制
6 W# {/ O+ A0 Q1 i& J0 d4.类别内的数据分布和统计估计 b) C- S: \9 B. @' Z
5.NBA数据获取和相关性基本分析$ v' W+ |8 }: Z e! Z6 q8 s& ?* D
6.对数据进行分析-seaborn
& e# W: y' \3 s! W8 c4 U: @# {7.衍生变量的可视化实践/ V6 O" n( h3 ?. U% J( X4 s, c
8.球队数据分析
, Q1 ]3 ?& z6 u1 A7 C2 ~2 J, Q* o9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理! y4 Z- x0 y) d$ }
10.数据类型转换（面积，户型）
x3 G* B5 y/ i3 C# l; t11.房源数量和位置分布分析
! V# I% v6 N+ b12.户型数量基本分析
/ I) V. Q: r4 ?: m/ A3 j" P/ _13.平均租金基本分析
) c0 q0 q) V& R( o14.面积区间分析% D& l0 C1 z6 X6 q2 W, J
2 x3 _- X# R) y$ ~
1.K-近邻算法简介
) Y' s" o ]7 z5 d3 H4 l( _9 c2.K近邻算法api初步使用
) R9 y* l' ]5 ?7 c3.机器学习中距离度量介绍' M8 `. g g! W) D# o: W" q W* v: ~
4.K值的选择介绍! u0 H# c) Z6 J. P
5.kd树和kd树的构造过程
4 p* ]) G( v" M1 e- \& r+ Q6.kd树案例实现6 P( K+ {9 N0 u! x
7.数据集获取和属性介绍- h/ O' n" j* k" x. g
8.数据可视化介绍
; c5 G& f' m0 t) q0 {9.数据集的划分
0 E' u& G8 ]1 E1 Y/ V6 G% S4 S10.特征预处理简介
! {. p% ]4 e+ P5 `/ C- F( l' M11.归一化和标准化介绍
5 j% x6 M* _6 ~8 w$ x( O( Z12.鸢尾花种类预测7 j& D C/ C' ^$ D w
13.KNN算法总结" j, I3 d" ]$ t( X8 F1 G) r
14.交叉验证、网格搜索概念介绍7 k0 o2 y/ N, o) q t# R$ P9 a
15.交叉验证、网格搜索案例实现9 g7 q7 p; _/ ?
: |/ f& d6 f, L2 P7 O0 ~4 K1.案例-Facebook位置预测流程分析
* S, v! X; o7 z2 z2.案例-Facebook位置预测代码实现1
0 b& v% Y- P8 p3.案例-Facebook位置预测代码实现2
# t" H `6 ?& T0 a& P) t. F3 n4.补充-数据分割和留出法' K1 A5 a. E; h
5.补充-交叉验证法和自助法
# R4 L5 H) e2 G0 A0 Q3 k6.线性回归简介 e2 S0 H/ E: S& n9 b
7.初始线性回归api
1 S v- `1 o; R2 P8.数学：求导
* k% M$ h/ i; r1 W1 ~9.线性回归中损失函数的介绍# P, P) [- v: y+ A) Z$ p
10.使用正规方程对损失函数进行优化
: g* }2 C& D: N8 d y; h& v- S11.使用梯度下降法对损失函数进行优化( A/ g# I! p- I# k) o7 W
12.梯度下降法方法介绍7 o" C4 Z( ?: ?# R
13.线性回归api再介绍
: K, m( g5 e3 h3 L+ B14.波士顿房价预测案例3 @5 Q) V5 I) k( O* o4 H0 V
15.欠拟合和过拟合的介绍$ m6 e, I ?& s" j
16.正则化线性模型3 t4 x0 [' G; P$ ~/ ]
17.岭回归介绍- i0 u7 s$ `! `5 S. H0 W; F# O
18.模型保存和加载
) Y+ W/ h2 Z2 Y1 W/ b' u, ]) V0 B# r* t+ @
1.逻辑回归介绍
& B9 D9 ], {) C. n2.逻辑回归api介绍
( t! e/ d9 H/ h& w: _( X3.肿瘤预测案例
$ t) R6 J" J) g! h7 s4.分类评估方法介绍
$ F1 F5 S* S* _) ]3 d5.roc曲线绘制过程0 @1 _! y l8 M( y0 V7 {
6.补充-类别不平衡数据介绍# w, q- }: @1 A1 ^ C8 l
7.补充-过采样和欠采样介绍
) v. D0 d0 c5 Z( J5 k& N+ U6 _, R8.决策树算法简介
9 s \1 e4 P6 T6 l7 y9.熵的介绍
2 k; u3 f! c) Y6 Q7 q, m( {& i- o9 Q10.信息增益的介绍
0 y. w& b; L: T7 k* D) _11.信息增益率的介绍: B( H& k+ h: [: _. G8 S
12.基尼指数的介绍. Z/ U2 Q3 \7 U! R& k% Y6 l
13.决策树划分原理小结
1 z8 N# w9 B3 z6 j14.cart剪枝介绍0 ?1 }) I3 n( i: o) O
15.字典特征提取
; B" h6 [$ m+ X' N9 c7 P/ {16.英文文本特征提取
% E7 q& Q$ L0 S0 }17.中文文本特征提取, `" E5 l# D$ ^+ i. U" P3 Y+ V
18.tfidf内容讲解
6 u. C* l. {* s/ g* U m9 s$ q* I
# r$ k; D! W0 L, B% i+ M1.决策树算法api介绍5 ^/ P1 F% ^0 q( W) K6 B) ^
2.泰坦尼克号乘客生存预测
* ]8 `9 d2 t; t5 N& \; g3.树木可视化操作
( w6 g. ?) V; l4 p" u% ~! w4.回归决策树介绍: { k( ^7 m( X9 P( N/ C; f
5.回归决策树和线性回归对比: \- w; s1 G% D* U5 C5 M8 b/ S
6.集成学习基本介绍3 L8 P+ p: s9 U4 B
7.bagging和随机森林& j% k1 u* r; |* @
8.otto案例介绍以及数据获取
3 ~! z9 X U% N4 U* k& g; m9.otto数据基本处理
! W0 U. E! T/ B) S1 i/ i10.otto数据模型基本训练
1 v2 ?6 D" \7 x) }11.模型调优和确定最优模型% Z/ C) g: i, K, r
12.生成提交数据
, ^2 V: d2 @1 [+ P* x1 ~; r1 V13.boosting介绍# c6 L# Q+ h/ E% _
14.GBDT的介绍; q: z& w$ z0 p# o. v& K0 D
& [" P. ~' e" A( Y; `+ P! F1.聚类算法介绍' i: m, z8 k9 f& ?# y
2.聚类算法api初步实现
$ {% y* B/ T0 x, P% E3.聚类算法实现流程6 i9 i- r+ Y/ s9 ]" q
4.模型评估
2 [0 H: D4 T p* j* `5.算法优化介绍/ Y$ R" e5 Y+ ^* t5 G
6.特征降维内容介绍
$ \. b. |$ ~9 ^2 |# o# V7.pca降维介绍8 Z; z; e5 @# g
8.用户对物品类别的喜好细分案例- K5 r7 b1 z, D# L. I/ W* C. m
9.初始朴素贝叶斯
) C/ E% e, L+ ^9 I( j10.概率内容复习
3 |3 n' ?7 R; p: ?( x7 i% C11.朴素贝叶斯计算案例 M% _4 F6 p E q% w: y: {
12.朴素贝叶斯案例实现1
) u7 N5 F, _/ Y13.朴素贝叶斯案例实现2; w3 x- p% q: o4 M
14.朴素贝叶斯内容总结
0 q; e3 n8 A* ^' j- g& @$ d5 C2 S$ y% ~) w
1.SVM基本介绍, r+ ?5 f: q% m$ m
2.SVM算法api初步使用 `6 X5 D e1 {: y$ ]+ j: H/ r
3.SVM算法推导的目标函数
3 u- B K- X: {1 o8 D4.SVM目标函数推导过程及举例
6 I& w! A! [5 u* N3 {, b C3 G5.SVM损失函数
& w/ I1 H) L7 n2 B6.SVM的核方法介绍
$ w" H- o7 t o4 w A7.SVM回归介绍# C( u3 k E! W% Z$ M
8.SVM算法api再介绍6 _8 c& y# L: `6 F
9.数字识别器案例初步介绍' o. [: P5 ~0 j `: p" x+ p
10.数字识别器-获取数据: u5 L1 y) t, E0 x
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练& K, X& |+ N8 L2 s T% `
12.SVM总结
4 ]4 Y8 y5 g9 s6 L) ^- K/ \6 o; j
) y5 M2 p5 W4 C2 j9 z1.初识EM算法
7 X5 ~; O( C1 b# d. F) b2.EM算法介绍
6 [% B$ d) c4 O2 h6 `3.EM算法实例& a5 P- b* m- G
4.马尔科夫链的介绍! o+ n( E! r1 G) ~. ^
5.HMM模型的简单案例* H7 {( I6 i9 @+ D% K: Y
6.HMM模型三种经典问题举例求解* T3 Y) I6 u; ]) [0 C+ {5 a
7.HMM模型基础
1 K/ z7 p) F4 S! J; _8 k( Z7 A8.前向后向算法评估观察序列概率
. D. n4 m. j( W# f9.维特比算法解码隐藏状态序列
E* X7 m' g/ r/ ^, Q7 [: i4 i$ c10.鲍姆-韦尔奇算法简介
# t* T* p8 Z; X: b& J2 z" s11.HMM模型api介绍及案例代码实现( u* ]/ q9 g6 U5 D4 z
0 L8 Y# u: X! P: R1.xgboost最优模型构建方法
# O w9 y- H& c" y* s; T5 n4 }2.目标函数确定和树的复杂度介绍1 E5 R9 v6 s6 m }9 l; W5 u8 N" F
3.XGBoost目标函数的推导
: h: h( R/ w9 ^: B/ T: d4.XGBoost的回归树构建方法* s! R. b7 w" g; K
5.XGBoost和GBDT的区别
) t8 p o% V/ ~ B/ p6.xgboost算法api与参数介绍
" M- q& e( [' M8 B4 N* F# S6 Q7.xgboost简单案例介绍
6 Z! a7 _0 [: c J, v. ?8.otto案例xgboost实现-数据基本处理& w- ]1 i4 F) N
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练1 {/ @6 j" I* X; @3 @
10.otto案例xgboost实现-模型调优& k- T3 p; m0 I8 S6 c- ^# T
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行6 _- |$ ~5 y* _" P
! ^! x7 H/ [/ S: a9 Q) c1.lightGBM简单介绍- @) l# e& ?2 P; G! o; D( f
2.lightGBM算法原理介绍
9 o' q6 g' b4 T5 f! q" K3.lightGBM算法api参数介绍( J& A1 Q1 `! O
4.lightGBM算法简单案例介绍
$ j% x7 v" G* j4 C5.pubg案例简介
& j# Q; m/ g2 ^$ f6 W: k0 f B' V- Q6.获取pubg数据
. j) S) h: Q4 H7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
" h2 P B4 E4 E$ s$ c- I) u* C8.规范化输出部分数据和部分变量合成% X) ~- k2 B: c$ n
9.异常值处理18 E& [, F1 a: @0 o/ ~+ ]
10.异常值值处理2
; r$ ?: d+ `! T11.类别型数据处理" P( M0 M( J9 h
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
0 p8 \- A3 n& Z A13.使用RF进行模型训练
9 \9 u5 Q' q/ f; n i4 b6 Q14.lightGBM对模型调优1
! H$ T4 S( |( l6 V0 J5 m, ?7 F1 f15.lightGBM对模型调优2
3 R4 E, S4 C @3 ^; z; D& V
% z. b( O$ C% w/ l/ s- N& l1 G; W# d
〖下载地址〗+ V; p, q( o/ H0 t% _# i z; L
3 y4 ^. Z, z3 s2 z! ^
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗/ E* V7 n- W& s: {. s
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