: C4 p' w% C: k, X
; C% U6 R+ J! c0 L2 n
〖课程介绍〗
; ?7 X* [6 U) U( y, E! w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
# {2 t/ A2 `; p, |& j/ U; z9 _, `/ i3 X- T/ e
〖课程目录〗3 W* O& z/ r O, B( W+ u
1.机器学习科学计算库内容简介
; g( u& }$ x9 M9 [$ ?! p2.人工智能概述
" z( r( B1 Z1 c: j9 T( [% _# I3.人工智能的发展历程
7 n' |: v2 s2 o4 T. m! d6 s* Q4.人工智能主要分支, H- v. _; V* { a1 Q
5.机器学习定义工作流程概述
3 A. y, | P0 L1 w0 C* N& o6.机器学习工作流程各步骤解释
( L+ ^8 Z( P$ u3 l; d7.机器学习算法分类介绍
8 X8 g. B# C) K, \8.模型评估6 [: f7 M, Q% i, G0 |
9.Azure机器学习平台实验演示1
! U/ A3 b* V0 {' x8 e0 o }/ `2 u" Y10.Azure机器学习平台实验演示25 J2 ~2 Z b- W3 Z$ T
11.深度学习简介
5 w: _, S7 \! C+ V- M m1 P" b12.基础环境安装
7 S8 d0 A0 w" R+ l Z7 b13.jupyter notebook的基本使用1. K0 Q7 r0 G ~: a* [
14.jupyter notebook的基本使用2" m- \. e. b! B e$ b- v% x. a
15.matplotlib的基本使用
9 U* m, x( W8 d4 s3 n( F/ J/ m+ S; ]# `
% K- j, ]" G5 H, e
1.实现基础绘图-某城市温度变换图' u5 U- v; a. P: M2 v
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图* Q( [$ l2 R3 s* s% o1 I5 {
3.在一个坐标系下绘制多个图像
" Y% s6 s1 M) E6 G n) }4.在多个坐标系下绘制多个图像
8 v2 z5 O% C1 d3 j: z5.常见图形绘制 y0 C7 a) Y3 M4 Q. z j+ y' {( B
6.numpy介绍, V, @- L, }3 Z) [; W
7.ndarray介绍
4 |: S; l7 {2 f2 ^' \$ C% H8.创建0，1数组，固定范围数组) y- c1 ]- N" i N$ J' H
9.创建随机数组
7 ^$ u; Q1 L: h& n8 l10.数组的基本操作
1 P; V; ~% K5 c+ k% }- R11.ndarray的运算
3 ^# M' X2 O# Y" a6 p0 N; ~3 v5 Y12.数组间运算
) y+ }5 t. E3 ]& |13.矩阵复习$ z2 q9 @" _; Y* _
14.pandas介绍
1 [* W, O: ^7 t# c+ F6 L3 p% J8 n) |15pandas数据结构-series f# V; V9 l- s. q
16.pandas数据结构-DataFrame1
" J# q! Z& M* Y% U7 J/ O17.pandas数据结构-DataFrame2
, U; ~/ q6 q O. g* C: I7 _9 l18.pandas数据结构-multiindex和panel
, H1 V( X: l) d4 A0 S, @& d' l% H5 w0 X4 H# |
1.pandas中的索引3 i7 }7 v" X5 R* T5 X2 I! B7 C8 h( w
2.赋值和排序
% `' X& ~- q' l- |0 I/ ^8 I% b3.pandas中的算术运算和逻辑运算( {8 u& O' ^4 Y8 V9 D; s
4.pandas中的统计函数' |% T! d- e8 H2 k5 B
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数2 j* F& e" B2 X Q" d
6.pandas中绘图方式介绍7 @: ?: i7 q* v: y1 x
7.pandas中文件的读取和写入* j7 E; C ^* Z2 _# {
8.缺失值的处理6 y3 f9 Q7 p& Y3 s* g; g" u
9.数据离散化' n o5 O: b. y2 }
10.数据表的合并
/ I2 ? \; {3 V2 p11.交叉表和透视表介绍
* P( Z2 R7 Y) g4 M12.分组聚合介绍
: i" y% U! J) C13.星巴克案例实现
# Q' O# ~$ E3 O' Y$ Y14.电影案例分析1
$ |; N: e; m& N1 H3 r* V15.电影案例分析
) Z3 B* o3 C# K2 e: I
9 V2 @* @6 J" U/ H- d! B8 q% L; [1.绘制单变量分布
8 J( E2 `: S- `7 r! {* ?2.绘制双变量分布图形) \" j1 U6 w% m! [/ S
3.类别散点图的绘制
; c* {' X7 y% `+ |' s4.类别内的数据分布和统计估计
& `" R j3 S2 O" `$ t5.NBA数据获取和相关性基本分析
7 m6 L5 |9 H# ^ A, h' j6.对数据进行分析-seaborn
6 t) Y: Z7 L: d& a+ ~5 h3 E7.衍生变量的可视化实践
$ i) H2 i! R* P0 _: ~ F& K' f" v8.球队数据分析
" f2 d+ ~" E% ]( e; D! B' f$ P9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理7 e W7 H( r! c' |! [0 i; d& c
10.数据类型转换（面积，户型）" ?' A2 T6 k% W7 }# z
11.房源数量和位置分布分析0 C8 p( {% _% o" H4 f
12.户型数量基本分析1 t" }' w; |5 B5 A2 J. a* F; s
13.平均租金基本分析
+ F n* U; a- @) J7 G( W; Y; s0 }; B1 m14.面积区间分析
# w, D% ]# t8 \- a
& h- w9 W8 y2 D% C/ X$ n0 i1 y1.K-近邻算法简介$ t, A, ^7 B& T" w" A
2.K近邻算法api初步使用
8 r- U& z5 V4 d9 K0 Q3.机器学习中距离度量介绍" J6 K8 L h+ H, P9 f
4.K值的选择介绍
; }7 J7 p( I* P$ o- @5 Z0 ^5 j5.kd树和kd树的构造过程7 p1 Q- K- D9 O0 J
6.kd树案例实现
4 v) a$ C: U3 p6 z7.数据集获取和属性介绍
/ i# p! I: \! X& h! y6 t) ~9 z$ V8.数据可视化介绍3 \( I1 ?9 P5 y1 |# L4 H
9.数据集的划分) K) ^3 r* L: q" t5 c. s" w
10.特征预处理简介
5 {; F. @; S P) {: ~( d+ w& H1 O11.归一化和标准化介绍
+ l% @1 i+ j* K5 u- N! V9 v i5 S& H12.鸢尾花种类预测
" L$ A$ V( V) F8 @) ]0 ^) ~* d13.KNN算法总结
) L8 d2 i% v$ I A; h14.交叉验证、网格搜索概念介绍; {/ f% h$ i; Q$ A) _
15.交叉验证、网格搜索案例实现
1 }9 ?+ U6 W& x, f; c" c0 a* }! P7 q/ ~$ A6 v% i
1.案例-Facebook位置预测流程分析! G" P& ?! P% W9 G; G4 d/ x9 e
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
) Y0 }7 d1 S8 G6 }# ]3.案例-Facebook位置预测代码实现2& [, E8 d. C* T" k( s
4.补充-数据分割和留出法6 ]5 H7 G" c X6 I2 k' S
5.补充-交叉验证法和自助法" [% E; k8 w& i# t0 J
6.线性回归简介
! z$ ^: i; R+ W( F2 W b7.初始线性回归api
; b( S+ e! Z( q8.数学：求导1 \3 [1 W1 W8 {3 Z$ y0 {# N
9.线性回归中损失函数的介绍
8 M' g4 j* Z V2 q! f3 I5 {0 q10.使用正规方程对损失函数进行优化' J! N5 d1 R) Z2 R9 X) ~4 ?
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
* W; m1 q" |, U; ^12.梯度下降法方法介绍
6 e( d9 W! b3 g( L13.线性回归api再介绍
, Z6 o% ?. N( b$ T1 p: o; y14.波士顿房价预测案例
, L' h* \& _/ l, B* H0 K- D15.欠拟合和过拟合的介绍, N$ F& |: ]- H$ n J
16.正则化线性模型6 n- Z: y( L( Q- }5 L& f
17.岭回归介绍
3 q2 A' [9 g9 }1 g$ T0 _1 t5 i! F& w18.模型保存和加载
8 V2 \! n9 Q2 t% U) c. i% ]$ Q. t7 @$ \# v9 I' s) X
1.逻辑回归介绍
: ` x# G" _0 {" F, q9 Q- Q" K2.逻辑回归api介绍+ F# Y9 Z+ c, c/ o8 \
3.肿瘤预测案例" t! J" Y2 q; l* ]6 ~
4.分类评估方法介绍
# j& q8 ]; x) _! \5.roc曲线绘制过程
2 F. l4 X/ v2 Z7 ^& r9 B6.补充-类别不平衡数据介绍
% K& m1 U* d' a7.补充-过采样和欠采样介绍
+ q9 ]1 h, g' t7 F" m8.决策树算法简介* Q" T" E+ D8 J& [' s/ m. U8 \) f
9.熵的介绍8 A) F( t {% v2 w
10.信息增益的介绍
5 ?0 T" H; M. z11.信息增益率的介绍$ y. }! g2 a2 V. [
12.基尼指数的介绍( @2 V) A' |( ^5 U+ P; a8 c7 g
13.决策树划分原理小结$ J. k7 b2 p1 e
14.cart剪枝介绍+ Q8 v" I7 o: f+ r9 j9 ^& e$ D: X0 I
15.字典特征提取8 F1 C/ d) t0 `0 i" U
16.英文文本特征提取) P0 ^9 l, L {6 r
17.中文文本特征提取9 { Y; I+ Y, L- w
18.tfidf内容讲解/ j* [ z: k; T2 w. e0 }& }
/ S2 W; w# K+ s# `! u1.决策树算法api介绍
/ C, [4 ~9 Z8 O; N* P2.泰坦尼克号乘客生存预测
r/ B& O8 `/ s/ m3.树木可视化操作
! ~2 m9 ]9 L: ^+ g" u1 S4.回归决策树介绍
$ q7 V7 q. I5 n& o) V# b5.回归决策树和线性回归对比
) m+ N+ {' |$ Z0 m6.集成学习基本介绍4 s- O5 h1 H8 A' {4 E+ ]
7.bagging和随机森林
% S4 w) ~$ h. H) B* I8.otto案例介绍以及数据获取
; w( v" b1 l, a, a( u/ S9.otto数据基本处理
- { |% l+ s, O) T8 y- J9 N2 I10.otto数据模型基本训练
+ T* V! g% Y+ p! r; @. l9 R11.模型调优和确定最优模型4 \# p: ]( L) t- ^8 Y' K
12.生成提交数据
1 C1 k- J; ^& ?" O E: P5 n' C: h13.boosting介绍# _( `% e6 v `+ m1 r+ A0 [: G! t d
14.GBDT的介绍& E8 m# V5 h' ~& @' }
4 v1 g! [" C! n/ [4 e1.聚类算法介绍* A5 N6 D9 d! m9 N
2.聚类算法api初步实现
6 ^; [. U! d5 F% u9 y3.聚类算法实现流程
5 V* {: p1 S9 ]1 l$ a% A4.模型评估
; X: [) B" A( \5.算法优化介绍& r: Q9 S5 {( g' y2 M# @( L5 @( T
6.特征降维内容介绍6 y5 q& N) ^- ]1 b3 k* Y; r: Q
7.pca降维介绍
( z" }4 I6 d6 D! F# ^8.用户对物品类别的喜好细分案例
) a) d0 [- ?4 {9.初始朴素贝叶斯
; z4 `' i, _$ L5 P" ]: k10.概率内容复习. B; {/ H. I. K2 ?
11.朴素贝叶斯计算案例
) w L! M' [- z* h, k. i12.朴素贝叶斯案例实现1
+ i. l) @8 c( c J) ~- S B( o4 _6 X9 _; S13.朴素贝叶斯案例实现22 | m, z9 F$ g- s+ u2 ]
14.朴素贝叶斯内容总结
3 _- L! [# S: \* A
- Q4 p( f$ `- U" E6 P5 D1.SVM基本介绍6 s1 [0 Z# z1 S8 W8 G" P
2.SVM算法api初步使用
5 d8 X/ s' `0 r5 s: l7 N3.SVM算法推导的目标函数0 m" N: J6 t2 _# m
4.SVM目标函数推导过程及举例
; r5 j0 g3 j8 ]- T! |! [6 |$ y. `5.SVM损失函数$ R* X4 c8 ^. V
6.SVM的核方法介绍
' a* l0 W, h/ l' ]$ v/ b7.SVM回归介绍! `' ~" d" q) j$ ~
8.SVM算法api再介绍
, R$ J4 l4 y( W! m. v; p9.数字识别器案例初步介绍; d1 f$ R: A! T6 `3 s
10.数字识别器-获取数据
+ X! r9 e6 q9 Q0 V9 K8 Y: @6 M11.数字识别器-数据基本处理和模型训练/ h+ d/ A) Z* }8 {. X' X l
12.SVM总结
) g1 F4 \: D' E' h6 Y' Z
4 q$ w/ y/ G: e$ W1.初识EM算法
, i4 e1 \! R% T& W4 g5 s6 ~, @0 g2.EM算法介绍
- P6 L: J5 z, y3 `3.EM算法实例% t& z+ l+ s6 r/ v, V* v* P
4.马尔科夫链的介绍7 T- Q ^- W" x' N: t3 x. h9 D/ r
5.HMM模型的简单案例& n3 I0 d5 L' `1 b( k% q
6.HMM模型三种经典问题举例求解. e1 r9 n4 @% z# s7 h) f' V
7.HMM模型基础
' L7 s7 \% B. j4 m4 n/ Z; c8.前向后向算法评估观察序列概率
, X; n2 F ~3 K1 E- J# X! ?9.维特比算法解码隐藏状态序列8 P! [+ u/ \+ j8 n5 n3 \+ d8 w
10.鲍姆-韦尔奇算法简介% S: f8 U$ H4 ?, i; p% [1 I" J
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
5 Z" T5 v8 K7 y7 ]8 g- W v. K3 M( _1 d# |' x- @- [
1.xgboost最优模型构建方法: ~* k* R) H ?9 W+ ]
2.目标函数确定和树的复杂度介绍0 X+ v5 C5 B! \/ n l3 _ |
3.XGBoost目标函数的推导
# i$ [1 I, R* p0 l7 x2 B. `3 L4.XGBoost的回归树构建方法
& i! A o# U) s1 \5.XGBoost和GBDT的区别, D; M9 x& W: R, c
6.xgboost算法api与参数介绍6 z3 U# P# r) K' \/ R
7.xgboost简单案例介绍
# M. ~6 }8 U; S7 o3 }1 i8.otto案例xgboost实现-数据基本处理8 g- f3 e& s3 `! i
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练6 c; g5 l) y& k# {
10.otto案例xgboost实现-模型调优$ Y6 i% A. }$ c' A6 T
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
; t7 {+ ~2 ^7 V* v
1 _0 \# z6 O. }; Z3 f$ S3 l7 T" z1.lightGBM简单介绍
; Y! h7 Y4 i- @+ {) N1 n6 a: H2.lightGBM算法原理介绍' B+ M2 E- ]1 n, v
3.lightGBM算法api参数介绍' q+ d# v1 A: e9 e, o1 Z
4.lightGBM算法简单案例介绍: h3 R# `3 A* ]" \* A5 x
5.pubg案例简介) i0 v6 G" T0 j/ i/ R/ Q2 U! ?, X
6.获取pubg数据
6 R8 n/ _& w# X+ H# h0 q7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数- A3 ?. p( ~% i0 y/ v6 y% Z
8.规范化输出部分数据和部分变量合成( F6 Z) f; E4 x# ]5 W$ t* [! D
9.异常值处理1
" s l( j( p$ ~+ B5 R2 q10.异常值值处理2+ P1 X" `8 C! c- ?5 {9 ?. P* l
11.类别型数据处理
* R9 ~5 h( q/ {4 _' ]* L- h. O12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集5 H7 I; B1 F4 [5 J
13.使用RF进行模型训练( O& ]4 F. r2 U/ U' v8 W9 y" M" p2 U
14.lightGBM对模型调优1( B; } S X4 j
15.lightGBM对模型调优2( _/ @' ]8 `4 d r1 S, ]: y
0 K/ E; m1 Q6 Y4 l- S! ^
# S2 O, h# z8 f) z( f8 w9 {$ c〖下载地址〗# H& u/ \- _) C; f" z# @+ }( U
2 }8 s5 k9 Z0 {0 e, H〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
* r) h1 X7 h& f: Z% X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' j. \; R; R7 Q9 u4 ^, H7 v
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