" a9 y- n7 y8 c
, N5 X3 S( ?6 V: }8 @〖课程介绍〗
* A: w u* E( A% n' 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* C5 h8 ]+ f# r6 k4 S3 H3 R' }
3 d" }% }! X; E0 }4 Z/ y$ A; f〖课程目录〗
& r2 P" I# B9 M/ n1 c, Q% E5 \1.机器学习科学计算库内容简介
4 X) H6 \% o& f' k2.人工智能概述' P. K5 V- e+ J& R- j
3.人工智能的发展历程9 n/ `" t1 Y A( ~7 B3 m
4.人工智能主要分支
! D/ q! ]6 `5 b7 S& N8 m) e9 d5.机器学习定义工作流程概述
) X, j7 ^# q; `- P g6.机器学习工作流程各步骤解释
4 I% I4 I s9 I7.机器学习算法分类介绍
1 c' d8 ~* \$ Y, }+ k1 i% U8.模型评估
' O/ p) I, d0 \1 d' [. d9.Azure机器学习平台实验演示11 O0 F0 h# m% j4 p8 U8 S" {: A$ z
10.Azure机器学习平台实验演示2
! w4 B) E3 R* B9 ^3 [11.深度学习简介
9 s! j+ v x5 L$ B, H# f& H12.基础环境安装
4 _, D0 e# E J# t13.jupyter notebook的基本使用1+ ^) a L: m7 C8 B
14.jupyter notebook的基本使用2
' c6 F' ~6 h7 h$ D7 q- y15.matplotlib的基本使用
+ _( N" g/ B0 e) y( K/ O2 D* r8 r( ]
- U5 h8 v2 g$ \8 B
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
7 V# {, J$ H' u( K% Y' h2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
" K8 p9 e3 g8 ?, z2 X3.在一个坐标系下绘制多个图像, ?" v. z: S o2 j+ D! Z
4.在多个坐标系下绘制多个图像* M8 M, m+ w' H2 L& B( { q! s( P5 ^
5.常见图形绘制! ?2 U( ?0 c W9 R7 t/ G
6.numpy介绍
, s# U7 b' k3 q8 |$ ]7.ndarray介绍
' S9 c6 \$ A/ l4 j; b8.创建0，1数组，固定范围数组% c5 t7 l5 [; A; O& S4 d I- y+ ?
9.创建随机数组
$ Y) y- q/ N( d3 M10.数组的基本操作 A/ Q( F# J. q7 H
11.ndarray的运算+ N" j1 N' d f; j
12.数组间运算; \/ g5 `0 C9 R |( {: N
13.矩阵复习
& y) o7 A. _( O$ c14.pandas介绍
: P W2 F6 E) u, ]2 R15pandas数据结构-series
2 E8 T7 \7 q, h1 \0 u16.pandas数据结构-DataFrame1* V o$ x6 g5 `
17.pandas数据结构-DataFrame2; S. A z$ H3 ?9 ~" O
18.pandas数据结构-multiindex和panel
+ V( W% ?6 s" v( Z8 R4 P; K1 a7 u" S/ o" G
1.pandas中的索引
$ \2 L' x% g: I9 q' r2.赋值和排序9 r/ `' Y) r* i" y$ ?
3.pandas中的算术运算和逻辑运算3 V) z$ ?/ I# j* u$ r: O, ~
4.pandas中的统计函数+ x4 G, ^* T1 V
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
- T8 [- c: U) c$ j6.pandas中绘图方式介绍& W; i/ r# m! V( Z8 E, y2 ~1 y0 M4 u1 }
7.pandas中文件的读取和写入: u9 }$ ]% e1 h0 r$ v! L, m
8.缺失值的处理. g; ~( Y) d3 h( E
9.数据离散化
2 N) O' R9 b. v: s6 y6 v10.数据表的合并
6 {8 ^9 Y$ f. ^( K& F11.交叉表和透视表介绍
7 [- x8 O! k, e4 B12.分组聚合介绍+ O' w2 t, ?, p- j1 K, g
13.星巴克案例实现- r1 q) K: G" I0 u
14.电影案例分析1
# K5 e. x% V, W3 Q5 X0 H! e [; e15.电影案例分析
2 Q% ?2 H9 y5 _
6 {. w; ~, P4 J, a; p Z. o0 z0 x1.绘制单变量分布
# [* n9 K- m. A, I0 E& m2.绘制双变量分布图形
* C& G$ D9 ~* K( b0 @3.类别散点图的绘制
7 S$ y- m" d8 f/ z5 U" _2 ?' q4.类别内的数据分布和统计估计5 X0 B7 `$ A. s; w2 a% b
5.NBA数据获取和相关性基本分析
( B9 o( t/ t$ r/ k: n) f6.对数据进行分析-seaborn
! g a- q; V: O5 _- d6 x7.衍生变量的可视化实践/ [) Y$ x b* m4 h6 ?2 M3 g- d+ `
8.球队数据分析
1 v/ F8 p& \3 ^% h9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理( _+ |& f6 j9 c& D) b) `+ V
10.数据类型转换（面积，户型）
8 B* M* }% d W( Q' J+ O5 W: W11.房源数量和位置分布分析" z: Y, g" X% A4 d. d9 r" P
12.户型数量基本分析
6 m2 R2 A3 J% O6 k' B13.平均租金基本分析
0 E; Y; e( _+ x% p14.面积区间分析
, B- V# x+ A- d7 g4 Y: J; R" e3 Q; F. P+ I* e; p" }+ b; t
1.K-近邻算法简介
' |# t& D# m2 W$ C, J9 R$ r2.K近邻算法api初步使用3 F( ~3 \0 K2 ]4 p6 l
3.机器学习中距离度量介绍
% e& `: Z: T2 b7 l/ v1 `. y4.K值的选择介绍/ Z2 H& m& B8 D2 i- M- `
5.kd树和kd树的构造过程0 c; J5 H& i3 }% ?, g# _6 N! q
6.kd树案例实现
, Z4 V2 S* @9 R# i n7.数据集获取和属性介绍, q1 K5 @, y" X: g8 P! I+ F
8.数据可视化介绍
. w" g* S! n2 H( v: _0 N9.数据集的划分! ^; q/ a3 x5 ]
10.特征预处理简介
% p4 q4 o6 q# g4 T& J/ u11.归一化和标准化介绍) b& z7 @% A H- n/ c7 J
12.鸢尾花种类预测
* N. {" o3 y, e9 P. v' ^3 @, U13.KNN算法总结
/ x4 y1 F/ w+ ?" n; r4 i14.交叉验证、网格搜索概念介绍 n; [1 F* Z" ~ i# z
15.交叉验证、网格搜索案例实现 q% Y; e3 }6 p
: b# v. z( `5 `9 ^% M1.案例-Facebook位置预测流程分析1 F" c0 ~/ ]8 p
2.案例-Facebook位置预测代码实现1 W# Q( _: y8 w2 p: q. t
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
+ ^! ~0 t$ n& k: ~( B, r4.补充-数据分割和留出法9 @& p) n7 k' S% {9 W6 V U: j
5.补充-交叉验证法和自助法* }! [2 M4 F; x+ t& `9 f8 R, c
6.线性回归简介
6 X5 p3 k: F" |+ z/ T' j/ N1 q# s7.初始线性回归api
1 V% u# a- K" `# }0 v8.数学：求导) I2 g) ?% h4 x0 h, p' h& z- B1 S
9.线性回归中损失函数的介绍
; X7 d( F j! @6 }. A10.使用正规方程对损失函数进行优化
( ^" C. r, o8 h, M11.使用梯度下降法对损失函数进行优化- x. G$ ?/ N7 c
12.梯度下降法方法介绍
/ G! b7 r: n9 q. w) P9 A13.线性回归api再介绍
" Z$ w% A Z' N* p14.波士顿房价预测案例
( x. L7 R- U/ l" l _2 x- k15.欠拟合和过拟合的介绍
% m4 q) N' ]+ x# {# O! U" q16.正则化线性模型: l ?- Y, X: W2 y, O: i8 d
17.岭回归介绍
( Z, L- z) j- {% h" Z18.模型保存和加载# N! |( I& i' [7 P
- w G% c4 s! g# r" \, w1.逻辑回归介绍 G! ?' c. s; c
2.逻辑回归api介绍$ T9 v: T1 l% a( o
3.肿瘤预测案例) x9 k! p* X: P R9 Y: ~
4.分类评估方法介绍5 q: r! K) I8 x+ s# [! ?# ?
5.roc曲线绘制过程
) {$ G8 D$ O+ B* [% f6.补充-类别不平衡数据介绍
- a* _ ~- Y- @7.补充-过采样和欠采样介绍. x7 g% j8 h1 j7 S8 w
8.决策树算法简介% g' I1 W. J2 f) N. w
9.熵的介绍' R9 e3 f" i/ R) y# G
10.信息增益的介绍6 u y; a$ k5 S$ c* r8 c; Q
11.信息增益率的介绍& [4 r+ c) u/ l h' g8 M2 u
12.基尼指数的介绍' s; a7 H! J2 b
13.决策树划分原理小结
6 k6 z5 j, T' z" L* Z1 H14.cart剪枝介绍
3 D! P5 }; Q! d0 F3 k+ f& z; k# k15.字典特征提取% @& t6 ~ g/ [* y. J T C; `3 ^4 ?
16.英文文本特征提取$ u8 f4 v+ h; ~! ^* B3 p" `
17.中文文本特征提取) g( p% M+ f6 {8 W
18.tfidf内容讲解; M( t8 g |6 [
4 g: j+ h+ V8 t [
1.决策树算法api介绍
( L6 z% b7 r/ A# p, D( P2.泰坦尼克号乘客生存预测7 c9 p6 @+ b" Y
3.树木可视化操作
* c; t c& v5 `4.回归决策树介绍& o. Z+ G9 g4 s, B W3 A
5.回归决策树和线性回归对比/ A) t! ^6 f9 D& g9 P# H
6.集成学习基本介绍
+ C( r* A5 }1 Z$ E8 s4 ?5 \7.bagging和随机森林& j i; g5 W1 m/ Y7 Y8 k
8.otto案例介绍以及数据获取# e0 J- O n0 m) z* N/ [# m
9.otto数据基本处理
& X; r5 s; V6 X- ?* P10.otto数据模型基本训练
7 u! z5 ~ r* Z' h% C: N' W11.模型调优和确定最优模型
+ P6 Y- ?# @, V& ?: E* a12.生成提交数据- I" W6 f9 P; B# Z
13.boosting介绍
- m2 h' W- }/ U5 C14.GBDT的介绍5 a! Z' B: U+ Y! b7 X" @& S
! B; b. W8 t( L7 R3 E' ]1.聚类算法介绍
+ Q; [; F8 J- K$ D) S6 R2.聚类算法api初步实现 D, l0 Q/ r2 l0 m, T" v" D
3.聚类算法实现流程: a/ _4 c% W- u9 B( J
4.模型评估
: t* c. e) M8 k1 P4 ]! v5.算法优化介绍1 c3 T0 e' @! Z7 j1 \; {( f
6.特征降维内容介绍
& ]/ K7 N% I" d" J( o7 f" B4 |) @ K7.pca降维介绍& o- q, ?3 D% W# \5 s% o9 w
8.用户对物品类别的喜好细分案例
- Z! r% o% Q- n$ d/ ?" Y, V! Y9.初始朴素贝叶斯
* L' O# y$ l% X% V3 @! M10.概率内容复习
1 s* s# `# f! m5 J7 m11.朴素贝叶斯计算案例
; E6 z* s. u. c' p& h12.朴素贝叶斯案例实现1
7 p* a/ j; d& H13.朴素贝叶斯案例实现2
& A7 h. A) i+ }; u9 z; l14.朴素贝叶斯内容总结- }& G# W: ?" B: }1 N; `& W) a- }
5 }- @- T: e3 B0 ~3 ~% g
1.SVM基本介绍
5 ]8 T% |* S, S* S+ g2.SVM算法api初步使用5 ?. [; f% b0 w) h# T
3.SVM算法推导的目标函数% i0 X/ ? r. X$ X% b% F* q' W8 f
4.SVM目标函数推导过程及举例
% R9 ~4 j( j. T4 K, g1 b ^5.SVM损失函数# N, H. P, u3 {7 `# n1 B/ |
6.SVM的核方法介绍- U( A4 B8 s/ [2 @2 U; h' A2 s" k9 f
7.SVM回归介绍
9 t7 b% r' I8 b8.SVM算法api再介绍 B8 [1 M3 v& _+ t& t& ]7 D
9.数字识别器案例初步介绍1 i |6 V/ }/ o9 t+ L# N, R( P" ]
10.数字识别器-获取数据; `- S: ?, T9 ?! y) l5 r+ |
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练, U2 H$ o L. X9 o9 y- h5 n
12.SVM总结. g; j- V4 n# W# y1 W0 e$ }! ^
( e- Q/ |, v9 J3 [0 q" a i' `
1.初识EM算法
4 R P: P9 Z/ }& K5 G' v2.EM算法介绍9 A2 G2 {9 a( A* u$ Y5 [
3.EM算法实例
/ Y2 S; t3 ~/ K7 u4.马尔科夫链的介绍) g( J ]6 J/ K3 k7 m* d
5.HMM模型的简单案例) P1 p4 U# C, |; k0 q1 r2 x
6.HMM模型三种经典问题举例求解+ X; T) ^7 H5 e( }& ]
7.HMM模型基础7 o! G2 O0 P7 E! }4 Q+ Q0 X
8.前向后向算法评估观察序列概率
# Z/ f8 f2 i; f9.维特比算法解码隐藏状态序列
8 ~7 c# z6 r k! A( |10.鲍姆-韦尔奇算法简介0 R1 h! _& g! H; y- a6 g/ G) ^+ d9 W v
11.HMM模型api介绍及案例代码实现0 ?- Q9 ^4 y2 U6 X
( J/ c. J0 K" C8 w. B2 j# k
1.xgboost最优模型构建方法
0 N1 E/ {1 o+ ]$ k7 G( x2.目标函数确定和树的复杂度介绍
0 I8 f. ~% I, I3.XGBoost目标函数的推导
) m Y& }4 v+ t6 {& q: @# G4.XGBoost的回归树构建方法# z1 |* i9 p3 W; Z8 b7 |
5.XGBoost和GBDT的区别
( L# C4 M+ s9 L# z9 Z! i6.xgboost算法api与参数介绍+ k; x( j5 L! P7 b; }! R" P2 |
7.xgboost简单案例介绍
j+ u2 ~' q: M B! ~! ?" \9 n4 f8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
# L& w& K& w) l) S/ Y; U9.otto案例xgboost实现-模型基本训练6 Q- y6 g6 o* h
10.otto案例xgboost实现-模型调优
# u1 {6 b2 n, i5 I+ G, T1 X11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
' t% _0 c! @- H: y
7 J* }6 A6 R1 m& z# V4 n1.lightGBM简单介绍
@5 _0 y+ F- R) ~2.lightGBM算法原理介绍. T2 [( X G6 c/ y6 u& G9 Z8 g
3.lightGBM算法api参数介绍8 ~ F$ Y- q, L" b7 t) a
4.lightGBM算法简单案例介绍
- t9 A6 k% m* v1 b5.pubg案例简介( `" K/ W6 a1 i4 c
6.获取pubg数据
3 @& f2 ^0 K, ?- L+ `7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
' |' |8 q* ~3 i8.规范化输出部分数据和部分变量合成3 A6 A" r' U$ Q# T: Y# y
9.异常值处理1/ n4 F: N7 Y* A7 I5 _/ J
10.异常值值处理2. ]8 s9 z' h) e/ L
11.类别型数据处理7 O9 h1 F% g: G8 s- K% q' H
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
7 s* w& s# [# b+ C& I13.使用RF进行模型训练
' m o) X% U0 ^( S% A14.lightGBM对模型调优1
$ X; |! D) v! c+ a2 J* s15.lightGBM对模型调优2" ]2 w# w; H4 n4 A1 m6 L; c
7 [2 l' n/ l) {/ d9 ]( m% G" g: z6 n, I
〖下载地址〗
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