" R: S c' U, v+ o* S" \
! p$ t! I; H Y" H
〖课程介绍〗
. R! O9 W7 c' _# W+ j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0 a! X! \# D0 W+ C- v' d# K
6 W# Y- F r3 k9 U5 U2 M! `
〖课程目录〗
N; v2 T5 g/ B# S) Y5 ~$ ]! [1.机器学习科学计算库内容简介1 m+ ?; K! I/ i9 m
2.人工智能概述
% _, r% q9 i; E; t' M. K$ F5 l X3.人工智能的发展历程/ }1 D' m1 ~# J2 t$ _2 n; c# ?
4.人工智能主要分支
7 L1 l: y9 j" X$ i8 ?5.机器学习定义工作流程概述
! j/ \7 f+ }/ X$ U2 Q6.机器学习工作流程各步骤解释; _. L8 t! O' C# S" Q6 p
7.机器学习算法分类介绍
2 k+ n8 K# X/ E- w" M, l8.模型评估* X) A$ {: u' `% E6 v+ S; P
9.Azure机器学习平台实验演示1
& s. \5 t2 V% Y6 x$ h10.Azure机器学习平台实验演示2
) m9 u& F& J2 W$ r0 `8 j; ]- ?11.深度学习简介
2 V. e( Z3 C2 x1 K, v& q: T12.基础环境安装* e% I0 R6 E2 i# p& ?
13.jupyter notebook的基本使用18 J$ K1 X/ g4 V I& {8 T
14.jupyter notebook的基本使用2
, Z; }. I5 B, f6 R6 n15.matplotlib的基本使用8 L' I7 g, P2 l4 }
R3 G" k8 D1 d) T$ i; g+ D L3 m; v0 u' h
1.实现基础绘图-某城市温度变换图, o2 u' N# P& h P
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
: d/ V1 M' ~1 D( S, j3.在一个坐标系下绘制多个图像# ^* T F* R7 K9 W5 x9 R0 C7 \
4.在多个坐标系下绘制多个图像 \% p/ }9 p( }+ z- r( n
5.常见图形绘制& F0 l% ~8 T, }% W Y
6.numpy介绍8 D, V' s+ O& T, z
7.ndarray介绍7 ~1 t* K; N( G+ n
8.创建0，1数组，固定范围数组% T% S: i2 |( g2 V2 {% l8 d
9.创建随机数组
* L8 `- E V9 f10.数组的基本操作7 L' m+ c+ P. h( D% T' t
11.ndarray的运算
6 l4 L& X8 g# q. H7 b( L) F6 J2 V12.数组间运算; T( {& K/ W- y' o' q( T* x; k
13.矩阵复习
, x, e/ Q# y8 Q( A14.pandas介绍2 \( |6 @2 z0 G* D+ X* e: Q" s! o0 _
15pandas数据结构-series! ^, }$ s' V ]# T
16.pandas数据结构-DataFrame1
& J1 ]6 B$ t( {6 U9 B! r17.pandas数据结构-DataFrame21 ?& |9 o' o( D$ U
18.pandas数据结构-multiindex和panel
' c& i: x/ H H; [! A
2 V4 Q1 k E% m9 S9 D, v4 @1.pandas中的索引; F( o: s. j: ]" }! O
2.赋值和排序
" P9 v* o' C6 I' F6 l3.pandas中的算术运算和逻辑运算
: V" L7 A9 K6 h/ {8 b" |, Y2 J. e4.pandas中的统计函数
W* G* ?5 i' r& d3 b, f O) a5 D7 p5.pandas中的累计统计函数和自定义函数0 a% n! B* {; ~- ?4 S& i$ L1 g
6.pandas中绘图方式介绍0 A) M; J9 E6 M4 K u3 @3 p
7.pandas中文件的读取和写入
) r# ~* T( e& y% T$ n6 @6 D8.缺失值的处理
2 Z* }! A0 K) e* `5 m9 E9.数据离散化# G5 m3 x- D& i1 }
10.数据表的合并2 S/ C! j! ^2 p8 O; z4 n
11.交叉表和透视表介绍
. }9 j$ C: {) p5 u8 _12.分组聚合介绍& l) l y$ @6 U, g
13.星巴克案例实现1 a ]& P% o$ H
14.电影案例分析14 G* F0 L0 G2 `3 Y+ r4 u' G, X
15.电影案例分析
) K/ i- F- ?( N X( j. {
( X6 L- ~2 p" Z( J1.绘制单变量分布
" H3 r+ s% }9 x M2.绘制双变量分布图形 @- s# W6 u2 ~4 Z. q0 Z% ]
3.类别散点图的绘制/ k# J+ L8 Y: n1 a9 x
4.类别内的数据分布和统计估计
* o# s$ d& h2 k l5.NBA数据获取和相关性基本分析
+ _/ z) v2 ]/ H" |6 t' M; I6.对数据进行分析-seaborn
. B- D9 h# g: q( Y7.衍生变量的可视化实践5 X/ f, X* y3 \+ B
8.球队数据分析8 Q2 X U5 F7 s; e$ W# e+ w
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
5 n/ T4 ^. i/ h( K O/ j0 S- u- ~10.数据类型转换（面积，户型）4 j/ O' w# d3 j. S/ Q
11.房源数量和位置分布分析
' ]# A% ^: n* P: ?! \3 m( D! W0 p: r12.户型数量基本分析9 }& \5 R3 X4 e. b, v- R
13.平均租金基本分析' D$ j# d0 w; k
14.面积区间分析 V* k& Q+ v; n u7 g* n) Q2 L
7 {- v/ K0 i5 o: E [1 ?; C. O1.K-近邻算法简介5 Y9 [. \% V, {) r
2.K近邻算法api初步使用0 M! K' Y _5 t: ]% x. C5 K, |4 E
3.机器学习中距离度量介绍
1 I5 w1 i8 I# e* y4.K值的选择介绍 N9 h. v5 k* Y* k( K
5.kd树和kd树的构造过程* V9 ?7 d/ ~8 x" f. @, q% n
6.kd树案例实现
! ~' l8 A/ k0 O! c/ |7.数据集获取和属性介绍
+ d* e1 o+ ], i2 `: |$ C8.数据可视化介绍
7 b) z x1 X; r+ T3 k9.数据集的划分
* U) B& ?% V7 T6 ?; u" Z10.特征预处理简介% b1 Z ?. m1 T5 N
11.归一化和标准化介绍! E3 ~: l" q x8 l x
12.鸢尾花种类预测
6 B* I4 t. w Z% N6 H; i8 N6 }- n13.KNN算法总结5 ?& k6 Z+ v/ z# S6 h' n
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
5 ?) R6 |+ L: v1 ~15.交叉验证、网格搜索案例实现* c) e, H% p+ J8 z, b
5 \" n4 l3 N5 x# M1.案例-Facebook位置预测流程分析) P4 i* k( T; I8 W- e0 A
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
/ p3 z; l% E8 K. w, ]4 h" G: C3.案例-Facebook位置预测代码实现2: L3 @% N9 d: m+ u2 j7 I8 e( t
4.补充-数据分割和留出法
1 T/ B8 |+ m% o5.补充-交叉验证法和自助法
8 `0 y0 b$ R- k( N) M8 n6.线性回归简介
6 Y1 Z4 Z/ T+ Z( [2 B7.初始线性回归api* v: f; i& w( D; s/ I% z+ X
8.数学：求导
- C0 z( D/ y- @$ _9.线性回归中损失函数的介绍
, b. j* F+ P0 y2 A% C! B2 L10.使用正规方程对损失函数进行优化- b" G5 r+ \: W% p
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化; q2 l% {/ G0 K
12.梯度下降法方法介绍
Q- {% [, j3 m13.线性回归api再介绍
* {$ d. e1 P4 E& B, n$ S& a4 W) z" p14.波士顿房价预测案例5 t+ t' G+ B) A7 s; x
15.欠拟合和过拟合的介绍3 t P k5 R; R
16.正则化线性模型
- B0 N+ l" O# a9 V8 Y5 a: C& a17.岭回归介绍9 F: V/ S" W ~/ d% \# f$ u) x
18.模型保存和加载
1 U, g; b" y: C0 i
8 y! y/ i, b. a6 Y' S8 e1.逻辑回归介绍
6 T- o; ]: f+ j2 z$ X/ P1 i% E2.逻辑回归api介绍
: D% V2 u2 p7 G V9 ^1 U0 S3.肿瘤预测案例# T1 e) G0 [% ?$ z
4.分类评估方法介绍7 a! ~* k5 P% N* ~
5.roc曲线绘制过程! F. ] t$ x3 \0 D
6.补充-类别不平衡数据介绍( P5 Z/ R( p9 U+ M5 [' N
7.补充-过采样和欠采样介绍3 Y. [- P) n |0 k+ Z( Q# v
8.决策树算法简介& r9 ?. m1 Q* z7 c- \
9.熵的介绍
& j1 a' d- q1 u" a, @/ F10.信息增益的介绍
/ X. I( N# |$ w5 D; z3 O11.信息增益率的介绍, T+ y5 @8 m. z' |9 M
12.基尼指数的介绍% x. Y9 \- o0 E! D E' @
13.决策树划分原理小结
8 ] m* W @. Z3 T# q: A14.cart剪枝介绍+ |9 c( H2 q+ b9 G. |
15.字典特征提取
! u, u5 T8 S( g- n5 t u' ~6 n16.英文文本特征提取) ~+ C* a5 U' N9 Z- l
17.中文文本特征提取
2 L ^. ~; e9 @9 \1 [1 C; Y18.tfidf内容讲解: Q+ p. C, i1 _9 A, A
& X9 f: K \% o
1.决策树算法api介绍& b! F7 c9 _7 y( M, R" |; R
2.泰坦尼克号乘客生存预测# b1 w& x6 {; N* V# M' G9 W8 S
3.树木可视化操作
4 _/ p) B3 H; m1 } e; W, ^$ O6 J) k4.回归决策树介绍) l+ \$ K( v( G% M, s3 k9 b! U
5.回归决策树和线性回归对比& J6 g* e: t5 g( j( y8 K
6.集成学习基本介绍
4 j* o8 D% Q; c7.bagging和随机森林
6 g. \. D$ ?* H3 S& {3 P8.otto案例介绍以及数据获取
5 O' n5 k( S& \% u# F: l) Z9.otto数据基本处理
% p, n M* i9 L3 X% e10.otto数据模型基本训练' a3 h: y8 [; {! a
11.模型调优和确定最优模型
& k( A% M1 Z) q# J, W! S- I12.生成提交数据
4 c2 E1 V* Q" l8 ^7 a13.boosting介绍
' f/ I6 u9 l1 @, Y8 j14.GBDT的介绍
6 y4 H$ W5 j K! T' S% n% d7 e$ X, [. P3 d
1.聚类算法介绍
: V+ i) {$ R# \+ S* ?8 J2.聚类算法api初步实现- K/ T, n5 P6 q) z- X$ J, V
3.聚类算法实现流程
& X# _7 V- l- b6 R' v1 C4.模型评估% Y' I" {' E0 J# ]6 O
5.算法优化介绍7 p: y8 r3 A: m
6.特征降维内容介绍
! m* P/ S$ _; L) ~7.pca降维介绍
+ K8 \1 f c6 C) u. s) N9 S" _% g% C2 V8.用户对物品类别的喜好细分案例' U) Z- R1 Z. G# Q- x
9.初始朴素贝叶斯& n- r3 S3 R# F, q
10.概率内容复习: ]( @! c' w9 {5 n/ W
11.朴素贝叶斯计算案例. S, o8 r0 j y k+ f
12.朴素贝叶斯案例实现1+ W! c3 b) z' x1 ~4 d
13.朴素贝叶斯案例实现2
: j6 j0 ]: D0 ?3 r14.朴素贝叶斯内容总结
1 D7 F5 k: A% k9 C: r
- x! n( b; `5 o' B1.SVM基本介绍
/ N6 y3 U4 ~; g8 {' T6 D' M! D2.SVM算法api初步使用
! |' ^0 @( c+ v. R3.SVM算法推导的目标函数
# d; c: d* r h# z# P4.SVM目标函数推导过程及举例/ R y7 n) B0 N: ^3 P/ e
5.SVM损失函数
4 }% f% X2 N: u1 R6.SVM的核方法介绍
/ F* O+ J$ p6 q7.SVM回归介绍
3 ^4 w6 t2 g N+ N/ _$ J. I8.SVM算法api再介绍. y7 o9 ^' y% g. ]( ^$ B; S
9.数字识别器案例初步介绍
5 e* p0 e( K5 G* q6 r# J10.数字识别器-获取数据
# V( ^" j% U# U1 T11.数字识别器-数据基本处理和模型训练- p, A5 ~, I5 b+ o9 \% I% |
12.SVM总结# z3 }' b/ N( Z) G$ c9 @7 ]6 m0 r
0 ^; J4 z$ G8 w1 X8 ]+ ~( y/ B1.初识EM算法
7 q/ V: r! S% ~" c( V& ?, B2.EM算法介绍! c- `5 I* p* z5 X/ A: _% B
3.EM算法实例
" f5 }. g' S4 a$ i% A |4.马尔科夫链的介绍 X- i- I: g" ?; o% W. [& A
5.HMM模型的简单案例! d) Z9 g$ [. n/ q
6.HMM模型三种经典问题举例求解
6 [- G( |& k( i8 S& G3 X7.HMM模型基础
, x/ x6 u% |8 D# C! d3 q8.前向后向算法评估观察序列概率
- C: l; n; K( S% W& L# t9.维特比算法解码隐藏状态序列 U% p9 j# G, I1 f( a
10.鲍姆-韦尔奇算法简介5 N3 d2 n3 q* {' P, [( f$ K4 p
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
7 a9 g; l4 q- b
7 d, `# L% ~! E% p+ n4 T: ^& a1.xgboost最优模型构建方法
+ x- c7 ?% S! A u2.目标函数确定和树的复杂度介绍
* V# R+ m4 l( j W) e3.XGBoost目标函数的推导5 x$ t! h7 H1 G1 o
4.XGBoost的回归树构建方法
0 ]4 I9 o) A6 A+ N5.XGBoost和GBDT的区别5 @- l6 h9 e+ O9 g- T) Q
6.xgboost算法api与参数介绍7 d" I5 e1 i% V" F; ]3 }* I' s/ ~0 U. Z: o
7.xgboost简单案例介绍
0 F( t* k1 Z4 r1 {8.otto案例xgboost实现-数据基本处理( e; U* U- m7 X% Y# V
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练+ Q9 P6 F5 X2 h8 r1 K' U: p* g
10.otto案例xgboost实现-模型调优9 Q5 M' ?+ `; o8 Z- e3 Z7 z8 G' s
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
; h8 k4 z% S$ q
/ E; W7 h% V: C! X) ^1.lightGBM简单介绍) W, F- P' [4 |0 n8 C
2.lightGBM算法原理介绍9 [1 L8 j: v- v/ f, w
3.lightGBM算法api参数介绍5 _5 ~6 j4 u: m5 I: {! ^- p* R0 l
4.lightGBM算法简单案例介绍
( ~9 g% e X8 t4 X9 l- S5.pubg案例简介
* ?/ X# c: r/ Z8 L; t0 n6.获取pubg数据4 L* I( G6 i4 f
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
3 I; P) C% H d3 K8.规范化输出部分数据和部分变量合成" Y) q3 j0 ~; ~, l
9.异常值处理1
4 j) h" ?3 g, _, \! t4 ~10.异常值值处理2
* l2 p& J5 h* _: G |1 P3 D11.类别型数据处理" |6 ~+ N o% h0 E/ ~: I1 u
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
4 c; F5 t4 E0 ^8 o% R2 S13.使用RF进行模型训练
5 J" u. c0 R" g+ Y- R7 A14.lightGBM对模型调优1
2 i: k i: h5 w; {: n15.lightGBM对模型调优2
( k3 q v X: F5 ]) T
$ m/ L | W" I6 x$ q
3 }# L% d) R+ L〖下载地址〗% P/ \+ p9 {/ w( I8 Z
9 O- G& L4 V5 B3 Z〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
# M9 n( C2 r$ V& L1 h' h) r9 k全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
* Q. a+ z! V' f5 x2 ]3 Z
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