& ]9 u& k' X7 `3 {! {# J. Z
6 |2 L& x6 J$ R# m4 g5 t9 \〖课程介绍〗
% m, i2 f% V1 P* E* ?. O8 Y0 ?% h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
8 c* l1 N& p. O+ u% p
+ {& Z" ]% p+ D( j〖课程目录〗
/ R( R" A$ a+ t( @1.机器学习科学计算库内容简介3 I; r+ a# H0 D& b% \* V
2.人工智能概述) _: ^* T0 A' z1 \' L
3.人工智能的发展历程% `3 g8 ?+ a4 W, r9 A9 D
4.人工智能主要分支 z. g( Q2 j/ r% s
5.机器学习定义工作流程概述
& o5 _7 }( \+ D6.机器学习工作流程各步骤解释
& p+ P3 b# |. ^: I; A7.机器学习算法分类介绍2 w) a9 p0 f) I( G4 E3 _8 {
8.模型评估. z( I2 A5 y* ?6 e, Z' z9 x
9.Azure机器学习平台实验演示1
0 H7 i7 D& \+ S; G$ f _+ @10.Azure机器学习平台实验演示25 N; u; n# [+ u1 S
11.深度学习简介( F$ G [2 D g3 A g5 D
12.基础环境安装) }& k* B6 _- k' r4 d# o/ K( [/ B+ n( }
13.jupyter notebook的基本使用1
9 k; O+ O$ }( s$ g, G" y6 s14.jupyter notebook的基本使用2& \; o6 [' ]3 n6 B8 ~$ m; S
15.matplotlib的基本使用
1 _4 w+ K4 G& L: B+ _* X1 a0 p
2 ` d' B5 D) |- e, p; _5 q) e* t, F F" R9 e6 c; O4 o( ~% @
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
: i- [# [7 U- R% l2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图% g/ P4 T/ ^8 O6 G2 k4 ^! ]! I# \
3.在一个坐标系下绘制多个图像: `! g9 [6 t* A& J, H& _7 ~
4.在多个坐标系下绘制多个图像, T' k2 ]( D* _: |" f4 {! M4 g
5.常见图形绘制6 D9 D6 |* o5 F- r7 W ^ L1 k
6.numpy介绍& r6 W- p# o) A
7.ndarray介绍$ `: q* X" i3 ~) {% @
8.创建0，1数组，固定范围数组
2 l* K9 |* O( ^6 l+ S5 ]7 t9.创建随机数组6 l0 X5 S1 {$ Z3 [! ^
10.数组的基本操作
$ r% a6 J& `( i" I. v; t11.ndarray的运算
# y3 m I# X! ~( Z7 Z! p8 e12.数组间运算
' A( z# t) D, ]2 C- t4 [# U0 Z13.矩阵复习
/ j: n5 b$ x" G! n8 w0 ?6 e14.pandas介绍
3 B( s! Q: w' T- w, K15pandas数据结构-series, u: g1 B% z4 \% o9 j8 a" _
16.pandas数据结构-DataFrame1
% c5 `4 L5 Z0 [- ^: q# y17.pandas数据结构-DataFrame2
* S1 k3 P* ]7 d8 }18.pandas数据结构-multiindex和panel
+ E% i' q9 Z( _, z; C* \5 c# v
+ }$ ]7 D+ ~& L1.pandas中的索引) N' J _9 r' r9 F3 v
2.赋值和排序2 E! |) _. d+ {; `6 W% T
3.pandas中的算术运算和逻辑运算% Z8 m0 J- g* H
4.pandas中的统计函数3 t9 B. R) g' [, H+ @9 p
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
* Q; ^- C; I' }- D6.pandas中绘图方式介绍5 x7 B3 N% w; N! Z. u; f
7.pandas中文件的读取和写入
" A( P9 t' ?4 U" D0 {2 E8.缺失值的处理
) K( v& E2 C* P$ m; u( @9.数据离散化- j2 x; g7 h+ L2 c" ]9 g w, ?2 a( M
10.数据表的合并$ E7 o( w: c1 R* q/ w f
11.交叉表和透视表介绍
7 h4 B+ \2 y. P+ M) M/ P12.分组聚合介绍* h/ | g1 Y6 { u
13.星巴克案例实现
6 B8 u# j! p/ b2 {14.电影案例分析12 b$ Y$ ^0 t" i, E; U" \
15.电影案例分析0 m' e7 ~2 z/ ~
! p5 T0 e$ Z1 T: ]0 l& u
1.绘制单变量分布, E/ H: q$ `& |7 L" C% [( H |
2.绘制双变量分布图形. X1 R2 `" ^3 c) V" a7 B2 e0 Q
3.类别散点图的绘制
$ G, U( w; ]6 i4.类别内的数据分布和统计估计
% P/ f8 R o; [+ E4 w/ V- D% _3 r5.NBA数据获取和相关性基本分析
% R1 M/ J1 F! A5 H1 s$ {6.对数据进行分析-seaborn
# `6 x3 o; }( a$ o: @, a2 f7.衍生变量的可视化实践
% c/ G& g6 T" \ c) w6 N" o; h8.球队数据分析
- Q" S) }( _. u2 Z* t( c- [9 I. m9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
7 B. g" V* D r3 K10.数据类型转换（面积，户型）
8 @; b: d) I& ~- C" X5 z* Y3 O, k' P11.房源数量和位置分布分析- r, M s9 x6 p3 q( {' L
12.户型数量基本分析; u+ a* ?6 R4 a! R1 s ~% L
13.平均租金基本分析- M" [4 @0 a6 W# [
14.面积区间分析
% X# w0 N9 z6 E% k" o! @6 F* L8 }
1.K-近邻算法简介
/ [( @$ k' d9 r# J! ] X2.K近邻算法api初步使用0 ^: g) L7 O( [( H) j4 ~
3.机器学习中距离度量介绍% v$ E; @- W2 L
4.K值的选择介绍5 X' K! I/ I5 j" `8 A* ^# Y
5.kd树和kd树的构造过程
+ v- w l; r8 F- s% h% `) u* ]/ J6.kd树案例实现
" y( @) T, ~' G% \/ v8 e; h! F7.数据集获取和属性介绍8 K5 L+ R% ]% i: y$ L% l R
8.数据可视化介绍
5 Y* A. s# c) ~9.数据集的划分
3 ?9 V+ z; h d* B& y4 |, q10.特征预处理简介
8 i1 {' i/ }0 M A11.归一化和标准化介绍
8 j7 G+ O; H4 V) M; c5 F. e3 Z12.鸢尾花种类预测- w$ s t3 I% S% {2 d4 o% c
13.KNN算法总结
) @( \4 U/ ~4 @14.交叉验证、网格搜索概念介绍7 k/ f+ y4 p4 w$ ]: C G/ {" D
15.交叉验证、网格搜索案例实现
+ c ^) I- u! N, L9 D) b& o$ t
1 {0 o8 C8 G! u8 ^5 ~. q1.案例-Facebook位置预测流程分析7 z( O( D' C& e. L# Y3 x
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
y: x- c0 A- E) W, {( a* Z3.案例-Facebook位置预测代码实现2
) U4 b5 b# I4 n% E( z7 m4.补充-数据分割和留出法3 V, \# i# Z9 ?1 \ X+ B
5.补充-交叉验证法和自助法
5 [; [* f0 m( ]4 i# o7 B5 X- W6.线性回归简介
/ ^$ D3 Y. U% M: R p5 V7.初始线性回归api
& |6 `9 n( z, [ ]* r+ R8.数学：求导
4 S+ g8 a% t& M8 G+ _# K9.线性回归中损失函数的介绍
7 a3 B2 Z( @, U; X& _10.使用正规方程对损失函数进行优化6 f q) ]! l8 x% \" U% X3 ^1 Y3 X
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化2 f9 e! M c6 B" E: y! g9 D
12.梯度下降法方法介绍
) F K/ X( v* a/ x1 w; y13.线性回归api再介绍: I4 _7 o2 M c% `+ y8 w, J
14.波士顿房价预测案例- ^& q) I' K. {- T1 [/ M
15.欠拟合和过拟合的介绍
! t) D3 u' l3 Y+ a. x( ^16.正则化线性模型: o+ y- u9 ]( w& u9 R z
17.岭回归介绍
, {/ ^% x1 L* B3 V/ X- l18.模型保存和加载9 ^5 |* X/ b+ I. p1 W
/ y- q6 E; J4 X0 v& u1.逻辑回归介绍! L2 C! X) W4 K- t/ K
2.逻辑回归api介绍
" q* v0 F+ _/ R4 B3.肿瘤预测案例' L' X q0 P$ k2 y- j: N
4.分类评估方法介绍
) `& A2 l+ m# j" Q( W5.roc曲线绘制过程
% |1 x+ l8 {& r! U, S5 ]6.补充-类别不平衡数据介绍
9 g; D1 K# p0 T x ?7.补充-过采样和欠采样介绍/ m) O; c# e7 z3 j' }. G, R0 C$ { r
8.决策树算法简介& X1 q7 k& w8 G* W# Q1 G. g' d
9.熵的介绍
) B8 O8 I. R* @3 J& A7 ^# f' l3 X10.信息增益的介绍
) m) D2 S/ ]4 s- ^2 s. o- R11.信息增益率的介绍- I+ b3 I' L. I) X/ E
12.基尼指数的介绍# Y. E, t: p) q
13.决策树划分原理小结
7 Y. Y' t. y' B8 D9 y) A14.cart剪枝介绍
9 e4 _1 E5 H; G2 {) R15.字典特征提取
" F% g+ a& G& |+ W i16.英文文本特征提取. L! I7 E7 Z7 @' s
17.中文文本特征提取
# S5 e% M0 c8 d' |18.tfidf内容讲解* J1 P1 c* x3 q6 C* _6 x
1 ~. b9 W0 Q1 C4 R1.决策树算法api介绍
- S* n. i7 g1 I# E2.泰坦尼克号乘客生存预测
% |: t; ^5 H! I3.树木可视化操作# G% J; n2 g# i, e3 b
4.回归决策树介绍6 t" s: s( n+ `0 ]: o, T2 }3 o$ {
5.回归决策树和线性回归对比
; {5 b( y0 S7 @6 a2 g0 A6.集成学习基本介绍6 L# q0 |. m) L: p7 u2 h
7.bagging和随机森林1 v; S$ e3 H; P& G1 W
8.otto案例介绍以及数据获取
. B0 P& y2 D# x* n0 }: c4 Y9.otto数据基本处理8 ^0 C( S9 `6 g! ]% D9 T
10.otto数据模型基本训练8 S2 C. b) L, k5 K+ |
11.模型调优和确定最优模型0 v# m G4 Z$ A& g" \6 R7 Q
12.生成提交数据4 Q' B8 r# Z2 {" X! k% w
13.boosting介绍& p) i3 w5 p' l7 x
14.GBDT的介绍) O% F! O6 }& i/ O
9 j: v. _: h ]$ \1.聚类算法介绍8 ^4 B. k l+ u/ N* m
2.聚类算法api初步实现
* ^6 d3 P) U& W; i3.聚类算法实现流程% E" \; W. Z' ^9 g6 f
4.模型评估
$ a2 _& e) i- d. a5.算法优化介绍
- f* H2 a( m& J- _9 A7 U3 I: w6.特征降维内容介绍
& f$ R6 V: j% E9 D1 M; o0 n7.pca降维介绍8 ^4 ?$ k. d1 y( A8 _+ P* O% f6 q
8.用户对物品类别的喜好细分案例( l9 s$ b% T8 h+ p! }- v
9.初始朴素贝叶斯
: X2 ~5 g" Q% x10.概率内容复习" w# H. a( n, m, X1 l" L9 e$ x
11.朴素贝叶斯计算案例
, {- ?* C7 U! o4 _ a5 c0 V. {12.朴素贝叶斯案例实现1" y5 X0 E: ~" W2 F7 a7 y4 R/ O
13.朴素贝叶斯案例实现2) e7 L ]" ]1 s$ k
14.朴素贝叶斯内容总结% F) t# f1 j* w, J
( h) u3 s5 ?9 u9 b/ R+ W$ V- e4 P2 @/ k `1.SVM基本介绍
8 z: k- \( P' u, a5 ~2.SVM算法api初步使用/ Q4 B, M9 @" k1 ~- w
3.SVM算法推导的目标函数
: L/ p7 L' W& o' d. k' z. S4.SVM目标函数推导过程及举例
6 P8 v8 g- r2 Q/ Y5.SVM损失函数: t; M* c- v0 L' u8 n
6.SVM的核方法介绍+ S2 C6 u' q+ A: k; k ?0 U3 v
7.SVM回归介绍3 D3 r- m- [5 \3 R; d8 I, @
8.SVM算法api再介绍
: u3 {" G1 r3 l9.数字识别器案例初步介绍 L* u+ `0 s! K) P l7 o# D
10.数字识别器-获取数据: |0 ?+ ]2 O1 A
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
/ Y4 l; s" G7 i12.SVM总结" D2 T7 U# a5 b D# O2 v! k0 x
1 I) c* j- m4 e. P1.初识EM算法
( N$ U6 L+ S5 X& I2.EM算法介绍$ ^: F Q. w4 W4 y5 X3 R- u2 {
3.EM算法实例
- X9 H' N+ O* }7 ^0 W4.马尔科夫链的介绍3 r/ @' B2 ]" H2 m8 a* ]
5.HMM模型的简单案例
, u7 Z* Y/ d9 m3 o/ k6.HMM模型三种经典问题举例求解# a$ c7 `) ?& T: Y2 ` o* ^
7.HMM模型基础+ U) \7 F& E* J# V/ J) ]
8.前向后向算法评估观察序列概率
, `. p& Q& q! v! Z5 r9.维特比算法解码隐藏状态序列( H5 \3 j6 o, ?5 N" x4 m! \
10.鲍姆-韦尔奇算法简介+ @+ j* i; D4 N- G' y; N
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
' R8 e, \" X* O4 e
- D8 X+ Z' w7 W8 ^5 \0 j1.xgboost最优模型构建方法
$ \- c! A0 \) ?2.目标函数确定和树的复杂度介绍
% h& P' ^* S, p# U3.XGBoost目标函数的推导
- i& X- U4 K- v! }1 H, {# b. y4.XGBoost的回归树构建方法
: A. {' |( G7 e) {: {: g5.XGBoost和GBDT的区别) J& E4 `% g4 I1 o+ d
6.xgboost算法api与参数介绍
& \ ]- d1 Y) ]' D2 Z3 M7.xgboost简单案例介绍
. s/ h6 r% _ S/ i: r1 { a8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
5 S& B- M5 ~& G. j9 T: o9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
" }# q+ m0 d! |% ^" t# f8 l6 C10.otto案例xgboost实现-模型调优
. H; O1 Z- N0 _6 F6 q4 y11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
1 ^3 D! | y: q" o* {& o
' J0 n3 F& k; e2 {* m4 v4 Q2 n# q1.lightGBM简单介绍: f& a( \+ V* \% o' Y' x" ]' P
2.lightGBM算法原理介绍
/ T0 J0 q( z% m) `% S3.lightGBM算法api参数介绍
$ l; A, N4 W4 ~! V0 j) D) l2 `4.lightGBM算法简单案例介绍. Y! R& n @4 k$ u( j
5.pubg案例简介" q. C! p1 \5 l% P" a: S% ]
6.获取pubg数据: j0 n3 s% j- N% r
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
2 \7 n& c7 e" \8.规范化输出部分数据和部分变量合成
; e- T+ [; \, l" [* r6 p9.异常值处理1
! F+ K% Q/ T: F* F10.异常值值处理2
" S2 e5 b7 W( D" o11.类别型数据处理
6 ^1 P+ L: x1 P9 e/ T# Q' N12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集2 n! J& a9 d) Q0 N
13.使用RF进行模型训练, j" T; n A4 k7 }$ |
14.lightGBM对模型调优1
; j A! T+ R6 t/ e0 P7 w15.lightGBM对模型调优2( G: o; b$ P5 s; z0 q2 p+ I6 H
8 ?5 d Z% _ c; }; A% a% b
! t- I: N5 f- f' |〖下载地址〗
2 L0 q4 H, p: w! b0 k, J
9 w5 K( |( a/ R) P7 ^〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 \9 L" M8 l0 }7 p6 A
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