x5 r1 z! ^8 D/ A* o; n
, f Q4 q* X$ {
〖课程介绍〗
0 k8 S, p! \- p6 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& J+ J- X. D' c: u! R# E
, |9 L% Z$ ^( g, y〖课程目录〗
+ H$ F9 N* r5 i8 R- a+ k7 _1.机器学习科学计算库内容简介
8 g$ r; }! |& E# w2.人工智能概述
, t. o" V, r$ f4 M( F) N( I& r3.人工智能的发展历程5 `: D5 t# y" U2 D* g& Y; `
4.人工智能主要分支8 z: {( D5 X P% d
5.机器学习定义工作流程概述$ h9 v. S" S8 \6 y6 ` @# M3 b
6.机器学习工作流程各步骤解释: ^' {5 |/ N8 X& n7 p8 [
7.机器学习算法分类介绍
1 V, G5 Z" k2 U- I, W' _( t% ]8.模型评估
' C% k7 w3 R. J' r! T) P& L9.Azure机器学习平台实验演示18 I9 H! J( {: K9 d- W* C/ @ l5 D
10.Azure机器学习平台实验演示26 P' M: k% \2 q$ b- ]; f
11.深度学习简介+ z7 B" r5 e0 ]
12.基础环境安装- d4 u/ R O6 t
13.jupyter notebook的基本使用1$ ^3 t9 O @$ ?
14.jupyter notebook的基本使用2 B9 v, d1 d: G5 Q( L9 W6 o
15.matplotlib的基本使用
0 g$ U+ h) o1 X, y. f/ }# i1 r% A. [+ ]0 e4 W, d8 f
, O2 F& r* U! q8 @( K- z
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
& e6 t$ ` X$ H3 i$ { A. e( a2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
* v) W+ f% s( \# K/ d4 T3.在一个坐标系下绘制多个图像
+ L1 f- J8 S8 F2 R6 v" a7 V4.在多个坐标系下绘制多个图像
$ i% j1 U0 w4 o6 b( w9 ]% x( q. F5.常见图形绘制8 d$ ^' G1 I* w8 Q
6.numpy介绍
9 W1 ]4 k, B9 O, n7.ndarray介绍1 [& C2 l# d; j: O: i: {6 e" f
8.创建0，1数组，固定范围数组
0 a6 ^) U# H& D# P* l. n9.创建随机数组
4 f- j, m: O: `& I10.数组的基本操作; ^% [+ ~9 X1 e! G6 i
11.ndarray的运算
6 Q( J5 t! L. ^9 \3 D6 O- Q12.数组间运算
U# r4 @( L. |+ r13.矩阵复习
6 z' W" _% a, r( e Z) X14.pandas介绍
! O7 A( C; H6 ^* M2 |, R5 `15pandas数据结构-series8 N0 [7 x) F; b8 T' ]8 ?4 O
16.pandas数据结构-DataFrame1* C: a2 @: E4 }9 p2 O
17.pandas数据结构-DataFrame2' x0 l: k, H W, Y$ V8 b( S/ f6 k5 r1 |
18.pandas数据结构-multiindex和panel+ H' z: l8 @* `- ?& P6 L
, x U5 L$ i! d. ^, m3 _ i1.pandas中的索引
8 V u" X$ _% g7 i2 l1 |2.赋值和排序# N( e3 V/ a) P; B$ |. a
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
4 t0 z/ l T9 x; L- P- m4.pandas中的统计函数$ q7 q6 j6 h/ ]$ [/ A
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数' m: A: w7 S! S2 z9 ~8 U
6.pandas中绘图方式介绍
j' q( ^; N `1 ]& q# \7.pandas中文件的读取和写入
3 {" o; A$ w9 b! _# x1 ^* L8.缺失值的处理
k1 W! H# Y$ Z' R, a% D5 u# ?9.数据离散化
1 r$ C6 k6 N. Z1 a# b3 D! f; W10.数据表的合并
, Y0 i7 K6 _- E$ K11.交叉表和透视表介绍
1 a A+ H3 V$ S* \; s- _0 n12.分组聚合介绍
+ y% }+ h! m' N& j6 r, }7 t13.星巴克案例实现1 g( Y( U7 u1 F0 ?8 w
14.电影案例分析1: c( Z: M4 N0 D# F8 o
15.电影案例分析
' q8 Y6 s- }5 J) M8 p' R6 I
7 O6 u2 ]2 c5 X( {) p. J+ i9 b6 H1.绘制单变量分布, u. d( F2 e) B+ ]
2.绘制双变量分布图形
* X C& a3 _; U' ?% r/ j* L, J3.类别散点图的绘制' b2 g0 g1 R; b
4.类别内的数据分布和统计估计/ C' y: F% R2 F
5.NBA数据获取和相关性基本分析4 q9 {5 y+ i6 Q K. y# Q, {" O
6.对数据进行分析-seaborn
2 ?. V. Y+ f' r& w) u7.衍生变量的可视化实践
, O4 p/ i. x, j0 ~8.球队数据分析
. |0 e( l' g- }" r \# o5 J; E' a9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理6 P& a7 J2 [7 Q
10.数据类型转换（面积，户型）
6 u# a* I: M) P% ^1 a6 F9 \, p) x11.房源数量和位置分布分析- W0 b+ Q$ A/ X4 t+ U$ {
12.户型数量基本分析* l' z5 c8 L' T+ X& A
13.平均租金基本分析
8 g8 p" a2 P% A- Q8 e14.面积区间分析
: V0 `4 v, a$ P3 w) y8 i
: u, j: j* l6 l7 d8 d: X1.K-近邻算法简介
- v. u/ U7 ]! N* b9 B2.K近邻算法api初步使用
; Y. g, O9 [5 ~1 t9 u* @3.机器学习中距离度量介绍( P& O# ?) ?. Z* C* o( N
4.K值的选择介绍
4 G9 g8 Z F: y* t n l5.kd树和kd树的构造过程
6 K$ u( Y" |- D6 D! s. m4 A8 U6.kd树案例实现, A2 u5 F! k$ y: f% E
7.数据集获取和属性介绍
/ Z7 g( [3 T% N8.数据可视化介绍- Y+ u" b% d4 D8 K6 _ I
9.数据集的划分
; q" R# Z) c, l3 |- p6 P) V10.特征预处理简介. Y- z4 a1 L# X( W
11.归一化和标准化介绍
- p5 I# S0 X# R- a+ }12.鸢尾花种类预测
+ O9 c5 S: s% b8 R: e" K+ \8 Q13.KNN算法总结# P) [. K$ M( ?4 H
14.交叉验证、网格搜索概念介绍/ Y. _$ p& V7 `% H+ ]" B) i+ H
15.交叉验证、网格搜索案例实现3 |2 @! S$ ~! z$ ^3 V
, T' K7 ]& `$ D! e9 {1.案例-Facebook位置预测流程分析
3 O4 w& p! \! |$ x1 g2.案例-Facebook位置预测代码实现1
0 c$ E6 [: Y; Z$ b3.案例-Facebook位置预测代码实现2
6 Y2 h' J9 R. ^4.补充-数据分割和留出法7 n( w) |& t$ `( o7 _. j4 l$ A
5.补充-交叉验证法和自助法" r% s/ Z% d+ }# w! B
6.线性回归简介! J! @- r( x! J2 G2 m. H
7.初始线性回归api: x4 c L, l1 V" Z; {! W: [
8.数学：求导
! z# E! E: K7 {/ Y% F+ Q4 l9.线性回归中损失函数的介绍
+ Z7 X& q- A% \" i" a* i10.使用正规方程对损失函数进行优化
% n' w a2 K6 e A( t! [) c11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
, d" k- W4 w$ ~/ ~12.梯度下降法方法介绍
1 p3 A Q8 e; R- k0 c8 z% s13.线性回归api再介绍3 u: u ^" C3 K6 ^* `# X/ e7 y
14.波士顿房价预测案例
N" n8 C( e8 a& J3 F15.欠拟合和过拟合的介绍
* L7 W4 h, H- q% ?6 P8 O, p- q16.正则化线性模型/ \8 z; K2 b! u( B3 ^; @2 d
17.岭回归介绍, \7 X" M- ~* K5 J; J+ S
18.模型保存和加载
! q: k3 f$ H2 U/ d5 B6 F/ v4 `$ [7 A% F4 S# [' i9 D
1.逻辑回归介绍% D5 y# w' a {
2.逻辑回归api介绍
) A+ i( O2 J0 b, d% f3.肿瘤预测案例! C& ]0 f, e( Y0 d p7 t
4.分类评估方法介绍
& N D& u- F1 g+ t; {7 x5.roc曲线绘制过程2 J G* J! j9 T( t) q) d: k
6.补充-类别不平衡数据介绍0 Q% e0 g6 W6 m$ [* t k; @5 N
7.补充-过采样和欠采样介绍' [' `# H1 K( _8 I0 H- o
8.决策树算法简介
' X6 g/ f+ Y }+ i% X$ l; l) J7 d9.熵的介绍2 e& g5 z/ h( e6 _( |4 a
10.信息增益的介绍
; M. o: ~ u5 K n% t% s8 x11.信息增益率的介绍3 c2 Q! M$ a1 E! q' P
12.基尼指数的介绍% u" O2 L% `! F5 C7 Q; J
13.决策树划分原理小结
1 A# t' w; u% s: n14.cart剪枝介绍; R4 K! z& P- c5 @# \! ~
15.字典特征提取
: C9 u' h+ [; T: x, h+ |" c16.英文文本特征提取3 s8 m; s3 ^4 k" V, U' D& j
17.中文文本特征提取
& j/ _) q c) Y9 c1 o18.tfidf内容讲解
$ M) L2 e9 n; Z9 Q4 O# @- Y$ q4 ^" o0 P3 H0 a* G/ P
1.决策树算法api介绍) e" K/ \, K# F2 u. z! {4 w
2.泰坦尼克号乘客生存预测5 o8 L% |; E( n; V- ]
3.树木可视化操作0 D: o6 Y% g& x
4.回归决策树介绍+ }- H! i8 v9 Q+ U& S/ \
5.回归决策树和线性回归对比/ J3 R, K6 w# I A7 }
6.集成学习基本介绍
% g$ L: s8 a. k7.bagging和随机森林
! @, w1 T, t5 r2 V+ w7 C. P8.otto案例介绍以及数据获取
/ W9 s8 ?( i( g9.otto数据基本处理- R& O% U. a I( u3 S3 w p* x( P/ b
10.otto数据模型基本训练
O5 v5 X/ n$ |1 ]" i1 K, w11.模型调优和确定最优模型+ |# y* h6 d. A( b- i; i3 G
12.生成提交数据/ }- g% O9 v8 P; O
13.boosting介绍
1 |4 [' i0 K: U5 K$ R14.GBDT的介绍0 s* J6 l2 C7 H' C8 H7 b
' ^. p( S- q3 k5 R% V
1.聚类算法介绍
c& j# }. w3 z2 Z Q- t2.聚类算法api初步实现# X7 j# w& E- b, L% ^1 ?( P
3.聚类算法实现流程
5 K# |, G) y$ t( |6 G# A- ^9 P4.模型评估
, V7 q( w; n" E& i+ L6 y. m# V' J5 P; Q5.算法优化介绍! e ]% I6 Y# e. X2 X
6.特征降维内容介绍
3 t* K7 _# {9 L3 [# A7.pca降维介绍" J" U% }- `8 t* o. ~! Z
8.用户对物品类别的喜好细分案例
5 G D% t3 m$ P9.初始朴素贝叶斯, n4 l0 v! ?& B3 f, K$ E: m0 s/ }
10.概率内容复习6 y* [ \, R8 \$ f) j" _4 ?
11.朴素贝叶斯计算案例
6 L9 N2 P8 \8 Z' \7 ]12.朴素贝叶斯案例实现1
K$ o8 x* `8 ]- o13.朴素贝叶斯案例实现2
* x! ]7 ?& C7 f; i+ r# I& o14.朴素贝叶斯内容总结
! P3 }0 L& W/ u# y* {% a% X9 c2 n S, p- A1 U' x
1.SVM基本介绍
4 Q# J9 F& Q& O( ?5 i+ c4 g1 z2.SVM算法api初步使用
6 u5 r- j9 ^- U* Z6 d. J3.SVM算法推导的目标函数
6 X. u5 e+ X2 L. v: u- n% Y4.SVM目标函数推导过程及举例
4 t. \' ]$ `% @4 l9 V0 ~" }9 m. d) ?2 J( h5.SVM损失函数5 _6 q: z, C' k! H
6.SVM的核方法介绍0 h q+ a$ `8 `* R# s
7.SVM回归介绍1 D2 B/ e( S& C. c6 A
8.SVM算法api再介绍
& ?: G9 i5 ?% I4 R) x" ~6 l. P! h9.数字识别器案例初步介绍
' Y4 p! n5 S6 ]( g" E# {! y1 o10.数字识别器-获取数据
- p- G. x/ r' P3 P11.数字识别器-数据基本处理和模型训练* J& P5 B, G; Q; W* G: g0 f
12.SVM总结
1 f" b9 y1 {* V
+ E [; s, b" b, y1.初识EM算法
2 J9 j* J9 n, s" X& W; S/ t2.EM算法介绍; Q C- V, p7 Z4 L
3.EM算法实例9 |: e7 ^- L# p/ l8 k
4.马尔科夫链的介绍
0 |3 Q f2 x" r5.HMM模型的简单案例
9 g! u9 o- L+ M. ], R3 v. G6.HMM模型三种经典问题举例求解8 s+ A$ M& z/ |& `
7.HMM模型基础
: p; {. t/ A9 V: z: {+ z8.前向后向算法评估观察序列概率. x9 C2 k: l' g3 J! S0 i
9.维特比算法解码隐藏状态序列; k2 S3 z5 I+ @
10.鲍姆-韦尔奇算法简介( W i9 D, Y# |2 h1 p( g
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
! J. g. Y$ D% d7 ^% }2 n2 k
' Y v5 [: T8 b c- |# d: B0 u1.xgboost最优模型构建方法9 [# Z: ]- a) @+ l0 b* c) [5 z$ Z
2.目标函数确定和树的复杂度介绍& ^. y7 U( U+ {. \. C3 d+ i
3.XGBoost目标函数的推导
2 E3 r# u- g0 _ D: v4.XGBoost的回归树构建方法
! \. k+ z0 \% U# J! _5.XGBoost和GBDT的区别 f+ i, Q" J; ]# [
6.xgboost算法api与参数介绍
& ~& i" ^, t" a! g3 b2 d7.xgboost简单案例介绍
, F- f7 B; D& B, e8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
# t( E2 K2 }2 R6 V9.otto案例xgboost实现-模型基本训练5 Q/ c3 ~$ @4 h; m9 K
10.otto案例xgboost实现-模型调优' ^ N5 R7 s; V1 ]; _ D9 ?
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行4 z- C' O% m- Q* v3 e, P1 A
. v+ Q0 U z$ E; l# k) `6 {% _1.lightGBM简单介绍
' B# w+ Z; h& S& @, [. I+ U& d2.lightGBM算法原理介绍
6 u3 t; u# A# h) o8 J# p0 ~( `3.lightGBM算法api参数介绍
% E5 [6 J1 b9 {1 s4.lightGBM算法简单案例介绍
+ y: q6 M2 Z3 y( `2 I4 b6 H4 R5.pubg案例简介
- E; h$ `5 y' e" _( o" {6.获取pubg数据: n6 B0 x" d7 {, L# g
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
- }1 D+ R# A0 k `0 C W8.规范化输出部分数据和部分变量合成
" W$ ?8 V4 H. x3 T. V2 g& J& I9.异常值处理1
j5 _; h+ k V$ ?3 {. }2 }10.异常值值处理2% ?* E0 s7 s$ x9 k# z6 r+ Z) V- s
11.类别型数据处理/ }1 f ?* ^' i, W1 J K. e
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集, s3 E2 o( d; |' r' J
13.使用RF进行模型训练' z, `( z+ H5 i- J( w7 x8 q+ U% Q
14.lightGBM对模型调优1
0 ]& O% c* c* a' [15.lightGBM对模型调优2
/ g0 c$ q6 e6 v7 I
" ~1 ?3 O! S) y. k, q' {# q
( C2 v9 _/ M3 B5 t5 O$ L〖下载地址〗
" ?4 j4 q) {" H# L: h9 L+ ~; f% T# j# I2 n2 J
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