$ ]6 ~2 M- {/ S) Z
: r$ `- Q4 x/ z" e〖课程介绍〗# ~* k# p: L% y {. j/ ^/ r6 O+ Q/ x
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
4 i1 A E8 h h3 a4 x9 p/ B; @& |- m
' N L6 c: Y( A$ F〖课程目录〗% H9 L* o$ o5 a: B8 C* V& e7 Z
1.机器学习科学计算库内容简介% y+ r5 B: P' O
2.人工智能概述
! M) U$ J# s: \; y2 l# b/ e3.人工智能的发展历程
0 v+ k% ~" A, y* D4 b4.人工智能主要分支
) m& |1 ^5 y# w3 I4 }4 M* B5.机器学习定义工作流程概述
) \9 t1 ?. R+ z% X, {- j6.机器学习工作流程各步骤解释" P4 i, G' ~, V
7.机器学习算法分类介绍
* I1 v% `- F4 s8.模型评估
& y r* g( F7 c$ N: |$ }0 J: V9.Azure机器学习平台实验演示1( S C! d/ H& Q4 O, B* O' T7 ]
10.Azure机器学习平台实验演示2
0 Z* ^/ h$ p6 j1 H( o9 q* V11.深度学习简介
$ X. V2 f' d9 B3 n0 S# Y" Y12.基础环境安装! g( h% Z( W+ k& }5 Q* h
13.jupyter notebook的基本使用1
" |( t/ E/ E; ~+ t& \& d c14.jupyter notebook的基本使用2. |/ p7 x! G( R! _) N2 _
15.matplotlib的基本使用9 l1 ^! E# Y" w, v* V
. u9 ?! K) J! x, A" y$ [3 t
$ O' ]# P7 B4 g2 d5 ~$ A2 [% V1.实现基础绘图-某城市温度变换图
( U8 u& ~ R, w: v0 @2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图/ b, b [3 {( _/ |0 q
3.在一个坐标系下绘制多个图像& [( u8 d- ^( ^
4.在多个坐标系下绘制多个图像- Z- J$ M7 o. N: J8 d7 Z ?
5.常见图形绘制
+ d/ U1 l4 P8 \" N3 m: U6.numpy介绍9 i2 F1 Q7 G# k# B6 x" U
7.ndarray介绍: i- w" i8 S0 k P
8.创建0，1数组，固定范围数组8 |' H: }) C- a, {
9.创建随机数组
$ o1 l* s4 U) ?, T$ x10.数组的基本操作- s3 G4 N6 q8 H+ W7 ^" [
11.ndarray的运算+ Q& P0 A. a! a1 i7 {
12.数组间运算
7 V% n. G4 t9 z3 N. n13.矩阵复习
" W) a8 e6 E) k, g, V$ X14.pandas介绍1 H8 X1 }' j! q+ N
15pandas数据结构-series' g z6 } Z" Q- ]5 ]- x, p& Q: O$ A
16.pandas数据结构-DataFrame18 \! `8 p8 t: h2 E
17.pandas数据结构-DataFrame2
: D! e0 \% n5 C: w, @9 \. X% V18.pandas数据结构-multiindex和panel3 [6 c& I% C) m" F, ^7 X
# P* Y, l5 p- J1.pandas中的索引
" w$ l: Y' h6 ~2.赋值和排序 V% A; y5 R d/ \
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
0 Y3 R8 Z! |- j6 F4 V4.pandas中的统计函数
. P" b4 d8 w1 w0 N; i# x8 w" `- Z5.pandas中的累计统计函数和自定义函数6 B9 e3 F, @6 P' T. D" S& i
6.pandas中绘图方式介绍7 v5 O. L2 k" T" ^
7.pandas中文件的读取和写入
! Y- V5 ]6 O. f! P8.缺失值的处理
7 m: V# G$ R6 C7 T D, }$ G! T9.数据离散化
; N. c5 H0 J, Z' f10.数据表的合并. I5 V7 U' p# E
11.交叉表和透视表介绍8 p4 C4 U# z& [3 V( E: q
12.分组聚合介绍1 O8 J' z% e( c4 F* F/ O
13.星巴克案例实现* N2 Z; I! R/ p, G6 g! p2 W
14.电影案例分析1
3 q) V+ |1 F* e( z- b% i15.电影案例分析
1 r* a8 E$ i! `
( h- k P) }( C3 Z& T& \1.绘制单变量分布2 E. A) }, u. Q; _8 Q6 }# o" `; E
2.绘制双变量分布图形
& z+ j( U+ ?) K( b3.类别散点图的绘制9 ~+ X8 H" U/ O, I3 Q8 s
4.类别内的数据分布和统计估计
- e) F# F5 o: x0 o) Y0 p2 ^5.NBA数据获取和相关性基本分析
: K0 a' v/ X" l8 v, t6.对数据进行分析-seaborn) P" @8 g$ X0 S% y. `# c! k& S( d
7.衍生变量的可视化实践) O" D8 ] i0 u ^4 I+ h' C' ~
8.球队数据分析
6 u S$ P% r! X9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
9 L9 P$ X3 _ ]+ o9 W9 U$ M# t4 Q; [9 n10.数据类型转换（面积，户型）
4 E. G- Z; w) w11.房源数量和位置分布分析; N5 @3 n2 X4 h# w
12.户型数量基本分析" R( w, o) G% B! q% s- u
13.平均租金基本分析
; ] d9 v, y- T0 s: H- y1 |% M, O14.面积区间分析
: k, H T) Z. m6 N7 G* k9 S) Z" Z. a! d `
1.K-近邻算法简介. w5 L. e, z b9 h
2.K近邻算法api初步使用' n+ e, ~' a# w* b, z W
3.机器学习中距离度量介绍1 U2 `& l5 p% _ |! `; }
4.K值的选择介绍
' Z, c- m* d# e, j5.kd树和kd树的构造过程/ {8 m5 ?' g9 R4 h7 [0 c: o4 Q
6.kd树案例实现- r8 E* i+ }/ @
7.数据集获取和属性介绍
6 U2 |: o- `+ x: N8.数据可视化介绍
' c% [, o* R9 D& g9.数据集的划分0 Y( U: D' j) ^/ {
10.特征预处理简介
, S4 k3 m. [2 B8 n/ K11.归一化和标准化介绍# B( V) L. k6 ~' b: }: m+ H. Y
12.鸢尾花种类预测
( w$ _2 c- Q: |7 Z* t13.KNN算法总结
$ S4 F7 U! Z5 v" E8 n14.交叉验证、网格搜索概念介绍' w* y* r- y* w2 |& }. i2 V
15.交叉验证、网格搜索案例实现
( R% A& L6 p! n/ a6 B. o/ a m+ W9 N0 S% t5 u6 X: j+ u5 W/ P
1.案例-Facebook位置预测流程分析$ X" O$ \% ^7 ]2 `3 \8 F
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
7 W& l: k1 ?$ k$ y8 D3.案例-Facebook位置预测代码实现2# D) {0 a1 E8 c* ?5 m% `
4.补充-数据分割和留出法
; K% ^' F: x% l% Q$ b) }5.补充-交叉验证法和自助法
5 L- b$ A: L" x/ ]3 c- g" g6.线性回归简介. b- ~/ ^3 j; X4 _
7.初始线性回归api2 e) N) k7 Z7 {- f! t& c0 Y; Q
8.数学：求导
, z; P$ ^4 Y3 G# l' e9.线性回归中损失函数的介绍
1 u- L M1 T5 w0 j7 s, p, g10.使用正规方程对损失函数进行优化
# p7 o7 y$ Q; f2 h9 U8 n% @% y s; M11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
5 B9 H9 E. i1 j3 V7 W7 z. O8 U12.梯度下降法方法介绍
+ m* M J) G- ^# G7 t13.线性回归api再介绍
0 r3 J. l% F4 B) }( s14.波士顿房价预测案例9 v5 o6 ^1 d" P% P; K+ k+ U* a
15.欠拟合和过拟合的介绍- o+ [! `. U D' C" R7 w. T8 q
16.正则化线性模型/ r! @+ Q9 {, `9 T( {
17.岭回归介绍
# K/ a$ d; H7 x# J- B18.模型保存和加载. D6 y) m0 U$ F% u' c1 `& \
1 B9 d- X3 f1 O- K3 R5 c1.逻辑回归介绍. D. p$ ^8 ^, l: G( ]$ Q! K* x4 L
2.逻辑回归api介绍
' j& Z' z- a& I3 y; T2 n' ^) R3.肿瘤预测案例
* C' b! v" g7 x+ Q4.分类评估方法介绍 E1 q( U# d8 b% b X
5.roc曲线绘制过程0 C: U; V1 |& U
6.补充-类别不平衡数据介绍/ i9 e7 j' {; } T8 d3 H- u$ C$ P
7.补充-过采样和欠采样介绍
1 N& D0 t8 y1 A8.决策树算法简介
' ~- V X6 B3 Z8 z3 G! b5 U9.熵的介绍3 A* [: g. h8 a& j
10.信息增益的介绍% p% s4 E$ n8 q) T
11.信息增益率的介绍
% |7 n2 h k( W* Y( R. }, C& D9 l12.基尼指数的介绍( J% V+ d& D* O) Q, L5 @6 a& N
13.决策树划分原理小结: X2 F! h2 K2 k! o ? {+ A
14.cart剪枝介绍: e6 g( m+ g ]0 A0 [
15.字典特征提取
6 a8 ?* V% K* l t16.英文文本特征提取) Q) Q& J2 T, K( \7 ]
17.中文文本特征提取; W: Z* `% b* J% W
18.tfidf内容讲解
- {3 H& r% J7 m- H6 Q: y+ b X6 _2 i7 J( `
1.决策树算法api介绍
" A7 F' K+ S' E+ ]% S8 `! C2.泰坦尼克号乘客生存预测
: a% ?8 n1 ~; g* J3.树木可视化操作
- w" w# d& |* A% K4.回归决策树介绍
8 f( T% H2 ^( t# j: F5.回归决策树和线性回归对比! |! u: ?, q$ K
6.集成学习基本介绍
3 _& S$ x" u$ [; P7.bagging和随机森林
" M0 Q7 S! ^" ~" B8 t8.otto案例介绍以及数据获取
* o, r" j' i( E5 {1 U9.otto数据基本处理& Z9 B4 e2 \! j/ B1 r
10.otto数据模型基本训练" R! [$ h" u* X2 r$ L
11.模型调优和确定最优模型
0 m/ n: b' B8 l1 ~+ D! H12.生成提交数据0 z5 b/ D1 [ f% G4 W6 G0 h
13.boosting介绍9 g( b Q4 J1 v8 @
14.GBDT的介绍" t3 t1 X# o& E( F/ {3 Q" f# j6 B+ \
) w8 Z2 }* r9 r' ?7 p! k( _
1.聚类算法介绍
/ d& h9 Y9 j7 w/ L1 k X2.聚类算法api初步实现" ?% E; V3 U: L4 R( p C) ]6 ~
3.聚类算法实现流程5 J; P% H! e3 L
4.模型评估
! C6 {, h& f9 t" ^6 X2 j b1 |7 i% r5.算法优化介绍3 R) ~4 a- l+ F7 g6 p
6.特征降维内容介绍5 d: K; t' p% q! ]
7.pca降维介绍
" r7 |2 E7 g/ s+ S. z- p3 N6 }* C3 I8.用户对物品类别的喜好细分案例
. \8 |3 E5 U7 d9.初始朴素贝叶斯 P! i* G5 d, s& M* j6 b2 H
10.概率内容复习
4 Z3 l6 \9 \! e: o7 X/ s2 \, Y- g11.朴素贝叶斯计算案例. V# z% \* \4 f |3 ?& ]( _
12.朴素贝叶斯案例实现1
0 {" v$ {! \3 i B- \* N3 H13.朴素贝叶斯案例实现2" v5 A# j6 T2 d, I _# r" ^
14.朴素贝叶斯内容总结' w) n- d, Y) ]- @, y- G
0 V6 u. {, L0 N& g$ W1.SVM基本介绍
$ f" e G) `+ v0 n, ~- z2.SVM算法api初步使用
% O3 v$ x. } E7 w2 I3 ~6 k, e- e3.SVM算法推导的目标函数
! j9 r- o# [, D# R/ M/ G/ P4.SVM目标函数推导过程及举例& s3 c! g7 X3 @2 T4 k4 S/ R3 G
5.SVM损失函数) P6 r& S Q" @: p9 U
6.SVM的核方法介绍
J" l2 j& i1 F' N, j% X7 o7.SVM回归介绍' {7 T J) v0 x
8.SVM算法api再介绍
4 p. I( g* \$ }- Z$ C6 @8 F9.数字识别器案例初步介绍
: |% C+ F* c! f# ?# c6 e/ `# m10.数字识别器-获取数据
/ }2 o) h* v# I% C0 q# ~11.数字识别器-数据基本处理和模型训练; w @$ e8 w- i) ]0 Y2 A4 N8 ]
12.SVM总结
2 G' R y5 \. F) T- g# g" B" a9 Z: U7 F
1.初识EM算法
; K: I( R1 \( K3 a5 V! i2.EM算法介绍0 [4 Y& H/ d1 _2 f0 _7 G5 I
3.EM算法实例( s2 c+ Q3 T( U, I& s
4.马尔科夫链的介绍
5 k6 {: Y$ Z, D: T! }8 O( l# q5.HMM模型的简单案例2 _( ]5 ~. X2 [+ c6 C( L
6.HMM模型三种经典问题举例求解7 R U* Q. H5 h7 K7 Q
7.HMM模型基础
5 _% Y- R: U; o. }& A' L8.前向后向算法评估观察序列概率
, h* [2 I( S$ ]3 z9 U& C. d9.维特比算法解码隐藏状态序列
$ r0 {4 l+ G4 o# J10.鲍姆-韦尔奇算法简介2 T5 r4 _1 _3 `3 A) d
11.HMM模型api介绍及案例代码实现" u# Y; F$ w5 u+ ?; H, o1 J
& O- d0 ^+ s$ z& Q/ P/ Y' j
1.xgboost最优模型构建方法
0 l2 z6 _9 h$ ], b2.目标函数确定和树的复杂度介绍) R: D( L$ u& B" [
3.XGBoost目标函数的推导
/ g `+ b4 }5 L8 X F4.XGBoost的回归树构建方法
" [" y/ N- `. y- x, a5 o5.XGBoost和GBDT的区别( D; D- f9 l5 O6 T
6.xgboost算法api与参数介绍
4 u: `1 o& v$ u. }$ ]& g1 M7.xgboost简单案例介绍
! g/ g; U4 g; N+ d9 L8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
+ v' f; Y- a# z9.otto案例xgboost实现-模型基本训练+ D0 C$ r/ `9 x' R
10.otto案例xgboost实现-模型调优* g* `, n1 t) r, A* T- I4 Y
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
% V- B/ f7 U7 a: I; c* v
3 f' U5 G! c/ V; |( ~1.lightGBM简单介绍* d1 F6 e% G- y2 i9 [4 O4 Q
2.lightGBM算法原理介绍
) [+ l X3 U8 K5 `" _3.lightGBM算法api参数介绍
9 O/ s$ h' R+ n( X1 _) g& {9 Z3 z4.lightGBM算法简单案例介绍
# a# ~/ {7 Y% I4 R# [9 D5.pubg案例简介
6 m7 s; F- v& J) H4 }6.获取pubg数据/ v" \ v' J9 ~7 S8 Y; K
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
- I! Q# P; d$ d" V: {8 V! J: n) A8.规范化输出部分数据和部分变量合成
; q1 Q: d$ d0 ?# l9.异常值处理1/ @& G& z% Q3 Z( L( P* ?- i
10.异常值值处理2 K/ ]7 l' U3 |+ o3 l4 D6 Q
11.类别型数据处理
) q2 Z% p: T5 A5 E8 J3 ], I) ^12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集7 u2 E1 f5 a6 y6 v- {0 K
13.使用RF进行模型训练
8 t' f h6 T+ l0 o2 a0 ^$ s- Q14.lightGBM对模型调优17 z. f8 ?$ }" }$ j( k
15.lightGBM对模型调优2
, ^+ k( d. i6 D; m5 H4 K
2 Q& P9 P2 b! c7 x# `( F. R6 `$ Y5 @& V% @
〖下载地址〗" C. [# m- | z: w
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