' S" b m: n0 u6 c/ U8 W# n. t8 {, ~
* \8 S% Z1 Y C1 J* s6 L! J% S: k3 a" M〖课程介绍〗
& g, W$ {7 w( V2 f0 p* [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 E- n7 q1 d& \* E' ~" u5 o
( z, Z+ Y+ F& W# O$ M2 s* k1 Y〖课程目录〗 m; W$ [, N! L4 r8 V
1.机器学习科学计算库内容简介' E% V! E( @( w/ b- G. N7 X2 d
2.人工智能概述) ^' M6 @# {( Z
3.人工智能的发展历程4 B3 Z5 E/ d2 T3 i
4.人工智能主要分支: l. o+ J% v. @3 Y0 x4 ]
5.机器学习定义工作流程概述
) ?6 t3 v/ x8 q( R/ i2 L6.机器学习工作流程各步骤解释% {( \# D& I2 a( E; \
7.机器学习算法分类介绍. F9 a; M# l1 C' X1 W* X3 g6 _
8.模型评估4 }+ h M. i6 @) X- o1 F0 q
9.Azure机器学习平台实验演示19 o! u0 q3 p& H0 i0 A! U @7 l
10.Azure机器学习平台实验演示2
, Z+ s7 b# p ^11.深度学习简介3 R# H% _$ m3 S# j! U1 S4 O' B
12.基础环境安装
/ J+ e* @: l) A5 r13.jupyter notebook的基本使用1" v# }: z' P$ X. O1 A
14.jupyter notebook的基本使用2+ t1 G& ?' N5 C6 [" s w* {3 g
15.matplotlib的基本使用0 _; R8 z/ ?( [. S" ^0 H- M, `
+ \3 Z; n0 F/ l1 B8 b' g) P0 s
9 @9 J3 }* c# s6 v) e- X1.实现基础绘图-某城市温度变换图
. k6 D( F. Q. k; a+ G2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图0 [0 X7 v4 |$ H- j* o
3.在一个坐标系下绘制多个图像. l- m2 Q9 m( E6 V1 a& j c
4.在多个坐标系下绘制多个图像: |/ Z$ P8 t4 j/ p" L
5.常见图形绘制
6 U {9 j' m! y1 H( V2 F& H6.numpy介绍7 w. {( S( V! i
7.ndarray介绍6 _; z- |% P) {7 P( R+ l
8.创建0，1数组，固定范围数组
% Z" b* p* J5 p- ]+ t( Q9.创建随机数组8 r% B2 X$ I ~5 V: |4 k$ P
10.数组的基本操作
; c0 i3 q1 T* V, Q11.ndarray的运算
; L3 X- ?9 V' R" P5 F9 G( x. q+ q- W# @12.数组间运算
. v, x {" Z4 b0 W; M, F13.矩阵复习
4 i5 H7 ^: j" m2 a: `14.pandas介绍
& w' @/ l5 r$ x( Z15pandas数据结构-series8 ^& S: g6 ^# T' ~ |0 t0 G
16.pandas数据结构-DataFrame1) h$ n6 w3 a4 H
17.pandas数据结构-DataFrame2
( M. r, E& K# T; o. y/ c18.pandas数据结构-multiindex和panel
) k6 h" \3 k- Y9 Z9 ?# H* x( N0 W/ l# O: W( E* T
1.pandas中的索引
2 |! \0 `% n( d M0 u* z2.赋值和排序% C2 t' n' ? U. q" j4 e/ |
3.pandas中的算术运算和逻辑运算7 k( ^) c j$ f1 R
4.pandas中的统计函数
, |1 i+ ^7 x! `# u5 n5.pandas中的累计统计函数和自定义函数+ M0 O# A, @ j$ Y4 S& C) x
6.pandas中绘图方式介绍8 K4 H; Q) G& K" e3 y
7.pandas中文件的读取和写入# R. ]7 `" t: n% d
8.缺失值的处理
Q1 A) `0 L8 A3 t/ ^( g9.数据离散化 B: Y: n2 }/ f
10.数据表的合并& ]/ n+ r7 I& C, |
11.交叉表和透视表介绍/ o; E5 m- y$ O$ |: r
12.分组聚合介绍
1 F+ U7 F0 V B3 x, D7 V% R13.星巴克案例实现9 U$ F5 [. v% \( C. V& t6 x9 @
14.电影案例分析1
: |+ `) F" O2 X0 h7 D8 L15.电影案例分析8 M! L# m, y: o. v
3 T' H/ Z r) N
1.绘制单变量分布( i- p/ K' I1 s! p* K
2.绘制双变量分布图形. u' L0 v- t- _* M7 v
3.类别散点图的绘制
- O; k8 \6 r& ^2 J# E; Y! T! R/ |$ U4.类别内的数据分布和统计估计7 t0 K+ E8 h8 X
5.NBA数据获取和相关性基本分析
V$ v" N4 Q/ s6.对数据进行分析-seaborn
, t7 h5 h$ S Y) e& D* f# b7.衍生变量的可视化实践9 S# U% n/ i$ i0 D5 j4 f
8.球队数据分析
% R; t+ ~; ~: ?( _9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理# g* N- W9 ?: H b8 _% d J7 Q' K
10.数据类型转换（面积，户型）* J8 w) }8 L( ~, W1 U4 p( f
11.房源数量和位置分布分析$ j6 {6 z$ o( I5 j/ g$ o8 R) l$ f
12.户型数量基本分析- H# s0 p- b/ I- [/ X
13.平均租金基本分析
9 A; T H! O2 r4 q14.面积区间分析
% ~* O3 W* O" k2 I. Q+ S& k" ^
% Z! o- z; J1 d9 j1.K-近邻算法简介
& j+ j( ], C/ l' A5 ?* M% x8 V2.K近邻算法api初步使用9 w+ |$ e1 }* V0 r" F& \ g+ a
3.机器学习中距离度量介绍9 [6 m; l# t' i5 G5 a: ]) G" P" b+ `
4.K值的选择介绍9 w) f; ?; Y0 ?2 a' g: k. f8 g
5.kd树和kd树的构造过程
( G" v: w$ S( o- a% q# O6 g6.kd树案例实现
6 R1 y9 w- V+ f7.数据集获取和属性介绍! [$ `& [2 @ ?- u0 G
8.数据可视化介绍' q" ]/ J. \& G; b6 O) q* ^+ ^4 e
9.数据集的划分
4 Y, a1 x: f" `) H9 k, k0 T8 J3 V0 {/ v10.特征预处理简介. T C5 _" _) ~
11.归一化和标准化介绍0 f3 D( a5 O: h5 }" e' x% t
12.鸢尾花种类预测
7 {0 Z5 V8 q9 w% M+ p2 e13.KNN算法总结
8 `8 F! K% k ]0 T/ B: z14.交叉验证、网格搜索概念介绍
" H* l6 x6 N3 ~: f; ?; u+ l15.交叉验证、网格搜索案例实现
* |3 l! t" A( K
1 k6 K5 K& N! O" ~# F/ r1.案例-Facebook位置预测流程分析9 ]1 w: p! ?7 n, s$ o
2.案例-Facebook位置预测代码实现1; e3 w* m+ Z, T# g
3.案例-Facebook位置预测代码实现2+ I, y# [) k# Q& ]2 g3 S d
4.补充-数据分割和留出法0 n n$ V4 R' L: ~( f0 i
5.补充-交叉验证法和自助法
2 V% C) }$ }) H2 m! |1 N* c: ^6.线性回归简介& N3 V; V/ M5 c2 x" z0 ]5 f
7.初始线性回归api
( X( {: C, Q. o5 T1 E) w( d4 Y8.数学：求导
# T2 T+ ?3 f9 R! g' q' q9.线性回归中损失函数的介绍2 ]$ B- T* g9 G2 j
10.使用正规方程对损失函数进行优化
1 Q# {4 i; w0 V$ C) m11.使用梯度下降法对损失函数进行优化3 _! M9 L+ g. b& S4 k
12.梯度下降法方法介绍
. q" h1 ^* o: X2 f1 e5 i2 \7 e6 P13.线性回归api再介绍
: n) u; S+ s7 y$ O1 X" e% w14.波士顿房价预测案例
1 K4 p. }, K: q8 F3 b" Z8 i15.欠拟合和过拟合的介绍
& B# x0 X% ]0 B4 f9 o( @8 j W) m2 A16.正则化线性模型. S% ^+ u% U, M. m$ \
17.岭回归介绍4 H Z$ `) N1 ?6 Y/ @! G
18.模型保存和加载/ r6 [% j. R7 o; L3 [2 I
' W, I$ V4 j8 L3 n. W; H3 z1.逻辑回归介绍( A# ~- {7 G+ p; l3 e
2.逻辑回归api介绍, t# W! J' R7 Y" L/ ~+ p1 y9 j0 ~! X
3.肿瘤预测案例
6 l+ p, B5 F1 i& S2 T9 ?4.分类评估方法介绍
5 w' `0 v* Y" u0 B. E, j- D3 G/ Y5.roc曲线绘制过程
* L/ ^2 `0 R% ]; A: \6 r! T% c6.补充-类别不平衡数据介绍
# a' q* b4 i& [$ M3 @6 n7.补充-过采样和欠采样介绍6 G# N, L# T Y. s m/ b
8.决策树算法简介8 N" {% ?. @2 T* u" T& A) Q, F
9.熵的介绍
/ j3 {# B0 ^" f: [& i10.信息增益的介绍8 @2 }; V9 e$ w7 h/ K( B" g8 X
11.信息增益率的介绍
# a5 G3 k0 q" ]5 J12.基尼指数的介绍5 C! V9 I9 u9 u$ {) D/ u
13.决策树划分原理小结' _$ x6 q- l4 n. i' r( F
14.cart剪枝介绍% N% S9 T8 P$ b( U% b- D I# Q
15.字典特征提取1 q0 r/ k8 J# [6 d1 a
16.英文文本特征提取- W4 A3 q, {7 D! r& U: ]* Q: D
17.中文文本特征提取
/ o0 D) n7 o i! L0 t; g18.tfidf内容讲解
" g/ s8 G" _) V' |4 \8 B- E8 v& v: `
1.决策树算法api介绍
( C+ M) p8 u5 s2 {' a/ l% n. `2.泰坦尼克号乘客生存预测
6 ~1 ~$ `: X- |' n& c% ^. q3.树木可视化操作8 [. x- y) ~! \; W! t
4.回归决策树介绍4 w3 }$ e: Z! v0 x! k
5.回归决策树和线性回归对比1 D: |: ~' w3 b
6.集成学习基本介绍0 s% j0 F1 n2 O7 H9 ?) w
7.bagging和随机森林
: x# S. d( h* o! u7 W4 z6 A/ `& q8.otto案例介绍以及数据获取
! ~5 | n( X+ y8 v9.otto数据基本处理1 y- `1 T8 z$ m: r$ h- K
10.otto数据模型基本训练
8 w4 F' ^# n+ V8 _# L" v! D11.模型调优和确定最优模型
- t0 L6 k+ A, d5 ~3 f& c12.生成提交数据9 f, o7 U2 k {" t& A3 g
13.boosting介绍$ ^1 S; e. I1 K* P
14.GBDT的介绍
% W% Z, ?+ t5 P3 `
+ J; V! U3 t) O* G% u2 O1.聚类算法介绍
% ^. D- m: ~1 q [' u+ r3 f: H2.聚类算法api初步实现
" C, |4 ?$ Y7 A, I4 ~* X' j% T# `% K3.聚类算法实现流程* @, I# W4 Q7 A
4.模型评估
+ s; X! [* t: K& Y# D# }: n5.算法优化介绍' P& C% e1 X8 _& |
6.特征降维内容介绍
& y9 ~% W% o" y7.pca降维介绍9 p: T, s% r6 q
8.用户对物品类别的喜好细分案例
" S; Q o0 H7 f7 ]9.初始朴素贝叶斯
+ N% k+ x& Z R. k9 W; Z* W: ~10.概率内容复习& d* S$ J. W( v- B* R+ k6 l
11.朴素贝叶斯计算案例 |- g* w4 h/ r1 G" E
12.朴素贝叶斯案例实现1
6 |, h' U: N1 S6 i" \4 |1 |& ?13.朴素贝叶斯案例实现27 k O# ]/ X- Z1 [& L7 @4 Z! i
14.朴素贝叶斯内容总结
3 r; d, U; N. o5 T* H* F$ R" X8 w4 D, ^+ A
1.SVM基本介绍
; z; ^( h5 ~; m5 n' D2.SVM算法api初步使用( u/ Q5 J% Q% B4 k
3.SVM算法推导的目标函数$ @, A! d0 S: I
4.SVM目标函数推导过程及举例
% e4 O3 w ]+ F: P R( Y4 G! O& t5.SVM损失函数9 P2 F! G( b% A3 I* ?7 p* M, M0 C
6.SVM的核方法介绍
! b) b' P5 O, c/ X: y& ?& g7.SVM回归介绍
- m* U0 V) @3 C( Q! D3 |8.SVM算法api再介绍
. K) r( ] h J! [8 ~0 @ v9.数字识别器案例初步介绍/ p7 p9 R# m F8 S1 f2 ]
10.数字识别器-获取数据
9 K* Z% p) c% n* G6 \" J11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
( j8 J) F0 {0 T. m Q3 V) C0 r' \9 P7 r12.SVM总结
1 N2 O+ W6 X M9 `3 v$ n- `, F4 b& j* B- x* k8 C4 u9 X" Y
1.初识EM算法
. B* c* U5 G& j6 ~' V3 |) N7 t: B$ I% j2.EM算法介绍
; q# Y9 p0 q, |. x) K0 p X3.EM算法实例
/ Q1 d+ c, D9 `& | l4.马尔科夫链的介绍
# K. a; ?7 |$ c3 A( z3 O3 \9 k8 q5.HMM模型的简单案例0 _( U* j! o2 D9 n0 i" d# n: U
6.HMM模型三种经典问题举例求解
/ r1 _; y7 W* G, E+ O7.HMM模型基础
# |+ Y* F( @+ b4 f) Q+ |- R+ A% N8 S8.前向后向算法评估观察序列概率
+ v: {2 M$ ?$ a3 e7 i9.维特比算法解码隐藏状态序列
F; p% }" b/ l( [10.鲍姆-韦尔奇算法简介
; M$ B) R$ a. |& s% z! {11.HMM模型api介绍及案例代码实现
. Y Q6 {) I4 B- E. D6 t4 r+ ~ t
1.xgboost最优模型构建方法8 U [1 Q1 q* G# f* P/ P; @0 F
2.目标函数确定和树的复杂度介绍 b0 d- L4 c) A) T8 {
3.XGBoost目标函数的推导
3 ~( g5 y' }( e8 ?4.XGBoost的回归树构建方法; n" C( U% o9 D; {. }0 @
5.XGBoost和GBDT的区别& Y6 m( J; c" y. x$ K4 V: x, g
6.xgboost算法api与参数介绍1 k8 M! r4 v. G& o( L& S/ F0 x, e
7.xgboost简单案例介绍; o4 O3 _1 D7 h' ^& J. L
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理" Z- T2 b8 Q; @8 N* ]% C: B: f) C# h5 X
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练$ w1 Z; v9 F4 D) `& e% c. K4 j u- U
10.otto案例xgboost实现-模型调优% X. B0 w; D) u6 t
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行* s3 d! U& R/ [
; l# @4 j5 O: p( ]1 z1.lightGBM简单介绍6 d4 @) W/ {2 q7 g$ g5 P4 J
2.lightGBM算法原理介绍
1 J; K: H$ N# \ z% Q7 Z3.lightGBM算法api参数介绍8 `8 C7 ~: h9 h! I! F
4.lightGBM算法简单案例介绍
% ^$ ?0 I1 ~+ P, t6 e; n! g5.pubg案例简介
+ I0 ~* c9 H9 M2 E6.获取pubg数据- D8 R. p/ X6 m
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数3 d+ o0 P; m: Y* I! S( Q
8.规范化输出部分数据和部分变量合成6 q* \. {. D: R3 M; E' f( J
9.异常值处理1
7 h1 S6 A3 c" `7 s+ D- }10.异常值值处理2
, p. {4 \& G L7 e11.类别型数据处理' q9 I4 W% X/ ` c
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集6 U1 [: T1 R8 N0 H
13.使用RF进行模型训练5 l1 r0 D r F4 V
14.lightGBM对模型调优1/ J4 Q% u2 O, _3 e$ D" {
15.lightGBM对模型调优2. u" Z& o+ F, S1 l# P! [" D6 M
" O) w' g- e2 P! J1 Y1 b
. @% Q, b# `: x1 K7 t+ r" |〖下载地址〗) V: f" a7 t+ x- L: z1 `
* ]" Q* c$ v7 _〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
% y7 f) [" I7 Z5 A( ]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
7 o1 g# L8 W* C7 g# P: b$ X
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