* ]/ ?# N% q: M7 u. C& b, m( I2 p7 r6 e
〖课程介绍〗
# `% }. m) j7 A J7 ~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
! a7 K. M) a# ?# W# P5 C- h( Q+ Q5 Z4 H3 A/ \, B- N" e" f: r
〖课程目录〗
+ ]# g2 O: @/ C! a3 v1.机器学习科学计算库内容简介
' Q: d" @- r+ Y! Z& v$ d2.人工智能概述
7 y. n/ K2 z1 e3.人工智能的发展历程
9 Y- ^; I( o$ t% u7 E1 @% a4.人工智能主要分支
6 @+ v' R3 s$ C+ i: W9 q5.机器学习定义工作流程概述# s0 s9 X! C, T* t
6.机器学习工作流程各步骤解释
$ H5 r9 o" s6 m7.机器学习算法分类介绍
M/ l' u+ J9 [3 C' V" U s1 `$ H8.模型评估* \, a3 {2 L, Y: b) G" f6 o y" o7 T2 x
9.Azure机器学习平台实验演示1: L& w! v- S3 ]- e: F/ k
10.Azure机器学习平台实验演示2" h* o2 ?8 V- @3 X* o% {" P
11.深度学习简介2 R+ w0 n1 I. ~- a0 B* y- H1 j
12.基础环境安装
4 Z& M* C# Q8 A% y, U( o13.jupyter notebook的基本使用1: h8 X( b" O$ p5 D Q7 F; w
14.jupyter notebook的基本使用2
+ m6 i( ~3 O$ s15.matplotlib的基本使用
, H; \- Q5 H7 [+ W1 j
& C+ d/ t) `+ Q2 y2 v% \, f0 j' T& V* ]( I5 p9 K
1.实现基础绘图-某城市温度变换图! p+ X! w$ a/ n6 d
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图% k m3 @6 s+ H8 W
3.在一个坐标系下绘制多个图像
* l- ]* W; _, f) R4.在多个坐标系下绘制多个图像
& M# v1 k: Y* _ M) o5.常见图形绘制1 [% |7 x! G- T( ~/ X7 r% o1 A
6.numpy介绍
; D1 }6 e$ B4 O0 O6 v1 |7.ndarray介绍
, q) B( n: c& c* n. c8.创建0，1数组，固定范围数组; I) S/ q7 Y5 g; ], l: V0 @/ v
9.创建随机数组7 Z! k7 f; z* ^9 ?
10.数组的基本操作
0 {9 L! R0 u! [0 A$ P! x11.ndarray的运算
" M- s4 s- a) s7 Q12.数组间运算
4 H7 v' _" ~+ x$ v3 `2 D8 U13.矩阵复习4 P+ R0 ~* o4 d. E9 s# ^) B) ?
14.pandas介绍
7 k$ p+ y: j; j! F' H9 j15pandas数据结构-series9 g- N) H' g& P- c1 g4 J
16.pandas数据结构-DataFrame1 G! r6 U5 u+ u5 O
17.pandas数据结构-DataFrame2# Q# f- G" \/ a/ V3 [$ b
18.pandas数据结构-multiindex和panel1 C }1 o: ]% w
& B4 N7 x6 H0 g4 q& A4 k1 `& X
1.pandas中的索引
# o' R5 z/ o) `8 l+ T7 U& p8 @2.赋值和排序. }, w* f2 }. E; R+ V- A3 J5 I& z* d
3.pandas中的算术运算和逻辑运算: @3 [! J+ e9 y k! a2 T; p
4.pandas中的统计函数
9 n. X4 V2 p7 \/ `3 x$ i {! @5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
' K1 H& w% S# {/ J6.pandas中绘图方式介绍
- Y( Z* S, n) w+ t3 u8 u7.pandas中文件的读取和写入( j; x8 K" O# \5 g( u8 D `# p, k
8.缺失值的处理
( o( g! N. F `$ q9.数据离散化
) `3 R& v6 d8 t, }, M' S) J10.数据表的合并; h) l) L* Z9 ]% @: B6 l0 g4 c! v
11.交叉表和透视表介绍
' N2 d5 a$ R; z3 V12.分组聚合介绍9 _0 E* \1 e6 E9 Z( ~ T1 T
13.星巴克案例实现- Y3 T7 q9 A0 k3 q; P% E* Y+ w
14.电影案例分析1
M, z$ `! f" V/ [; P15.电影案例分析
( C) x; W$ E) I) |5 b8 R$ P! ^5 A+ @( W$ V2 @
1.绘制单变量分布
) i7 y' i- h Y. w1 M5 J2.绘制双变量分布图形
' W2 P/ P$ Q- N& R U/ ], o, i3.类别散点图的绘制' u5 x/ }1 n/ |3 M- v
4.类别内的数据分布和统计估计
. t# U) p5 D1 r* N9 E5.NBA数据获取和相关性基本分析
- x: b+ I3 m; Z6.对数据进行分析-seaborn2 \1 u/ g, C5 P: T+ b- n
7.衍生变量的可视化实践1 }9 s; i4 m: d, E3 ?2 a" ]+ i, ]
8.球队数据分析
! ?8 Z7 Z7 l: F8 J6 i4 a: @/ O5 l: L9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
+ Z1 t' ~' z9 x1 E) C) l g$ [, K10.数据类型转换（面积，户型）5 C$ i a6 }5 P( \. f
11.房源数量和位置分布分析
4 @8 b0 I5 \% I! m. m5 U12.户型数量基本分析" R. Q) W. f: a$ \+ p: ~3 \
13.平均租金基本分析
- x% O! R8 }3 ^% l( i) q14.面积区间分析) g8 v' J2 j- a3 a6 t. t! L
5 ^- B! q4 \* K- h1 K* Z' \
1.K-近邻算法简介: }) r4 T7 z3 G% ^1 j9 ?0 e9 {2 a$ k
2.K近邻算法api初步使用
" y; G& P1 J7 M" u3.机器学习中距离度量介绍
7 S0 X/ a2 _% ]2 g4 L6 M4.K值的选择介绍
- E G) _$ Q5 g$ _5.kd树和kd树的构造过程
/ h/ ~' ? l0 D+ ~* u6.kd树案例实现
7 X' o {1 e N/ K- s) C1 L7.数据集获取和属性介绍
1 g- U# T3 e7 M' R! I* q; ]$ A/ `8.数据可视化介绍
* {# m% K0 s% m9 A. G4 k! v [9.数据集的划分
3 s# U/ x' F9 T0 g' d9 E10.特征预处理简介
/ [6 C3 K4 D8 N: r$ l. ^+ }/ s+ o11.归一化和标准化介绍4 N6 u: D) M1 |; g( l( u
12.鸢尾花种类预测
: n4 N* n& f4 K9 O13.KNN算法总结9 x6 h# K: |# ]: [' l# X6 Q: ~* j
14.交叉验证、网格搜索概念介绍6 B* {1 c$ b4 F; r6 [6 H6 j) e7 ?6 Z
15.交叉验证、网格搜索案例实现+ U; M3 D- U* p3 H O
& x* ~8 f; C, y) Z2 d, Z
1.案例-Facebook位置预测流程分析" ^- j" C# M% D& F* s+ Z
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
8 n$ ]+ W' p/ l$ {& M3.案例-Facebook位置预测代码实现2
$ S! C6 P" P. U$ w5 r! K- u) M4.补充-数据分割和留出法; X1 S" J+ L6 z: | n; x' P
5.补充-交叉验证法和自助法
3 ?9 ~2 g) k7 G" w d, b' C2 ]6.线性回归简介/ M& p2 R, W3 ^: x
7.初始线性回归api
8 ]) t( v$ q) Z/ X( A8.数学：求导& Z& u' f' p( v B- O
9.线性回归中损失函数的介绍+ l; ~6 J. ~& x+ n
10.使用正规方程对损失函数进行优化
2 k4 t/ s" s B6 e5 T! y) z) b11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
) {- T6 _. S- I6 z% p/ h. G12.梯度下降法方法介绍
( ]+ t' {4 o+ m13.线性回归api再介绍8 W" l6 I% T! C- { E. {7 W. q$ S. ?
14.波士顿房价预测案例
/ X6 |- f a1 p6 f* i15.欠拟合和过拟合的介绍
) z& s! e" z& M7 p1 z: [16.正则化线性模型3 G* c8 u3 j/ L, s! P& b, [2 H
17.岭回归介绍
7 S. ^) l# _6 }0 m% g8 M18.模型保存和加载
8 c S* }: o' r' j' k4 B# ? b, w e; o
1.逻辑回归介绍
+ Z. C6 G2 P- X' l2 E! b2.逻辑回归api介绍
0 U4 w* B, u5 N5 D3 e# f1 Q) k* Q3.肿瘤预测案例
% f7 b& m# i" b. c7 N* C( i3 Y! e4.分类评估方法介绍8 ~$ f% e' J" }/ P
5.roc曲线绘制过程
$ H/ j- \/ a6 N/ y6 S6.补充-类别不平衡数据介绍$ ^# N0 |! w' K( ^3 v; G; T4 F
7.补充-过采样和欠采样介绍
2 A/ q4 |. J2 F8.决策树算法简介& `8 I% z9 P) Q, p" F# X1 p' v
9.熵的介绍
% e! y" T" ?9 |7 B10.信息增益的介绍
! J; G# h5 X% c3 Q: @11.信息增益率的介绍 [( d4 Z# G/ \/ \6 P8 |
12.基尼指数的介绍
8 s, o& n2 l% X) Y13.决策树划分原理小结
+ y+ c3 k1 w1 a14.cart剪枝介绍
, N/ z2 B* f6 P2 \15.字典特征提取
# ?# f# V: V$ l w16.英文文本特征提取4 k- W) N: s0 H6 [
17.中文文本特征提取
* ]+ K8 f, O7 x/ z7 u18.tfidf内容讲解
& t; o" @2 Y) L/ f- \& J
' p6 \+ {, _; }/ ] _( T1.决策树算法api介绍
- U2 ^) a t) G) }2.泰坦尼克号乘客生存预测2 _: w0 P# [& H/ W
3.树木可视化操作
' z1 s/ B( |$ _0 O- R4.回归决策树介绍; z; D' V+ l# K
5.回归决策树和线性回归对比0 T+ U$ p( w6 W
6.集成学习基本介绍
& a) \, o) _: l+ |7.bagging和随机森林
, k4 j$ f0 R) ]$ a- V1 e/ E, d8.otto案例介绍以及数据获取
8 O3 G& s+ w8 g. v4 \: Y, x. Q9.otto数据基本处理
" J% e+ [4 `# v5 I% j10.otto数据模型基本训练
/ p# X8 d# B1 I" m11.模型调优和确定最优模型
) o! t/ ?% u0 n) ?2 o! L2 n12.生成提交数据% ]+ |$ \' D7 ?9 W! x* o+ V
13.boosting介绍
/ I& ?; S% U& ^14.GBDT的介绍
T, r8 s2 n2 |% Y, E' [5 A
6 d2 K- Q, y: o5 I8 Q+ B1.聚类算法介绍
6 \" J' d3 ^* P8 x# N1 p: b2.聚类算法api初步实现& G! s: {2 d/ i* q$ l2 T+ [ C
3.聚类算法实现流程9 e' l. j( W. R4 S6 k% j
4.模型评估
6 Z' r/ l4 u u% ]( i6 A# [3 D5.算法优化介绍4 S! t9 f! g; r. `
6.特征降维内容介绍+ ^7 f' n+ E. D& {$ E! z, ^
7.pca降维介绍, I5 D) T0 P4 d4 U9 q5 f1 U, }3 r
8.用户对物品类别的喜好细分案例
# d! Y- `$ f0 k8 a! K& N9.初始朴素贝叶斯
! g+ I% m5 ]7 g. R/ f8 c! j10.概率内容复习5 s: o, a1 ^7 d
11.朴素贝叶斯计算案例# k5 g) I8 y* v% q B
12.朴素贝叶斯案例实现1! O! _. L" Z% U, t9 t
13.朴素贝叶斯案例实现24 G& y" T9 ]4 Q* x/ ^
14.朴素贝叶斯内容总结3 z% c# d3 T0 X9 b/ a N* [ {5 C
; W+ l( A) E# j4 b& J8 \3 V1.SVM基本介绍 b' v& P- z4 N4 q+ f4 l+ m/ \
2.SVM算法api初步使用
G, z( r! |. N. h$ \0 M/ d3.SVM算法推导的目标函数: [: ]- j1 e" |0 K/ q
4.SVM目标函数推导过程及举例- O) W; A: j+ S5 }3 a
5.SVM损失函数
2 l$ J* ?4 @0 E! O8 l# U; U6.SVM的核方法介绍! Y( i3 ^1 x0 V
7.SVM回归介绍
, G9 G$ C6 l' g0 P. j% k t8.SVM算法api再介绍1 E8 w% ]2 z& J! n( E8 r6 [
9.数字识别器案例初步介绍$ l G) Y; q9 L# q, C% y
10.数字识别器-获取数据
; r: @2 g% j9 f: n. k11.数字识别器-数据基本处理和模型训练* c: ^( V/ ?% c8 g
12.SVM总结2 \; L: a1 y% N1 ~' E% J: n
' Q# @( m2 U, E1 L3 |8 R# e, n1.初识EM算法8 U. o5 A4 X# }; S# L! s6 L+ q9 G2 R
2.EM算法介绍
" _3 ~8 Q/ E' x2 Z) q+ B. y3.EM算法实例
! ?; U: p5 \; K4.马尔科夫链的介绍( F' K+ Y% z5 c. ]* R
5.HMM模型的简单案例+ t$ I- U. R3 g
6.HMM模型三种经典问题举例求解
8 z* b$ s9 H1 P7.HMM模型基础0 J C8 O* Y3 p% ~0 r) h; S
8.前向后向算法评估观察序列概率
/ m$ t% w/ C' u. z1 T d9.维特比算法解码隐藏状态序列
. [+ t# e8 b. C10.鲍姆-韦尔奇算法简介. F# H/ P' O. s. I# |. S* c
11.HMM模型api介绍及案例代码实现3 j1 G6 v+ Y c+ a2 w" V
' k# l- A! D# q, U, ?2 \
1.xgboost最优模型构建方法0 T5 V! H$ P& {( l5 G3 }% [
2.目标函数确定和树的复杂度介绍( q: O6 y9 a! k+ @; H0 H- L- ~+ ]
3.XGBoost目标函数的推导
* b3 o* Q7 q& b- x: E4.XGBoost的回归树构建方法
6 L4 v+ v6 \6 h# ?7 d% f5.XGBoost和GBDT的区别% t) s2 ^6 I, K0 h
6.xgboost算法api与参数介绍: G) }/ d6 D7 f; A- Q7 G/ g3 d5 Q
7.xgboost简单案例介绍0 ^& D- E V) a) {
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理0 s& c/ s* {' A! ]5 e& ^
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
# y* q m e( l& s10.otto案例xgboost实现-模型调优
, W9 S+ [ H) c4 E" O* U: {11.otto案例xgboost实现-最优模型运行: r# O) P" O6 ^( `( F, x
6 S- l, N* b6 T0 g% l% Z1.lightGBM简单介绍$ h3 W, i# n8 r- x
2.lightGBM算法原理介绍
4 b' o6 q. ?, q3.lightGBM算法api参数介绍
& Y3 r7 A5 i% d$ R; @( @8 S) M4.lightGBM算法简单案例介绍
% p v8 W, i3 u! B7 x' i5.pubg案例简介
8 I- P* B! _: d5 r: N! {6.获取pubg数据" L4 j0 _ R" |, m( C. O5 w9 N) i9 M
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数9 e3 G* ~/ S2 `$ d! d- q3 k
8.规范化输出部分数据和部分变量合成1 e8 A% O$ S) e/ C
9.异常值处理1
4 i$ O+ D& S' C5 e+ W, |* n+ O2 W5 q10.异常值值处理2
8 {6 Q$ b( I) e( q* T; l7 b$ h. z11.类别型数据处理" i9 r1 |3 r8 X( F9 O' G# d k
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集( _7 ~7 e. v3 s/ ~/ x. \5 A
13.使用RF进行模型训练- S! s% W. w, d& O, I$ h
14.lightGBM对模型调优1+ E# O+ h( F+ C( f6 {0 Q7 I
15.lightGBM对模型调优2
4 B! i! _4 V/ Q: D
6 a/ U$ g! n" |
3 ]! G/ A& u" r. L! \8 b2 R+ K n〖下载地址〗
. i. Q2 n' i( j, v0 a& ?& O4 ~
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