6 e: [9 W2 F! H
5 o {' v# W$ r, A〖课程介绍〗
$ ^& n; s* S! l* h0 ]: M# o3 r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 n5 W* J! U5 t B$ Z/ T
, a& t- z; [" M
〖课程目录〗
8 S7 e% J' [# B! T) U* H% C1.机器学习科学计算库内容简介
7 i! v8 H; E% s: P& o2.人工智能概述# h# Z, N& k5 ?4 ^+ _9 l
3.人工智能的发展历程
% Y- f0 p# x" N+ b3 X4.人工智能主要分支
6 T0 g7 k: J# a* K5.机器学习定义工作流程概述
0 f+ T$ N+ O) W' {6.机器学习工作流程各步骤解释. d$ m0 L( b. o' Y) G
7.机器学习算法分类介绍$ X7 x5 h) c* M3 R. z' F% p
8.模型评估
9 Z& j; b7 f! x9.Azure机器学习平台实验演示1. Q1 d& R' j/ g- R3 ~; c6 C S" N
10.Azure机器学习平台实验演示25 W/ c5 a+ V4 p0 E0 H
11.深度学习简介
( J z! E0 X+ I2 d( |9 O3 } `12.基础环境安装9 a2 D, A& X, ]2 k4 f. p6 f
13.jupyter notebook的基本使用1
* f& r1 Y4 b" Z. |14.jupyter notebook的基本使用2
( h) N9 B0 f, Q15.matplotlib的基本使用
! N: w5 X. j/ A2 d$ i
9 ?! y _+ W( S# {: E3 c* h$ H6 U+ ]
6 J- p4 m5 |0 u1 K: v1 ]8 U1.实现基础绘图-某城市温度变换图( n* B" [; N5 Q- Q* ~, w
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图4 F6 P, @6 X; V: M! x+ p
3.在一个坐标系下绘制多个图像" V/ N2 T: a. I8 T
4.在多个坐标系下绘制多个图像7 y ~& A: S! c' n% X
5.常见图形绘制
2 f6 l2 U- S1 L" n7 \6.numpy介绍
/ a2 x! ?( {2 p. V9 D7.ndarray介绍
$ N! o4 C+ W" ^0 K, M+ v8.创建0，1数组，固定范围数组* X% n7 g& [& x! j! `) P
9.创建随机数组5 c/ c) s4 f& N! h5 l
10.数组的基本操作) p6 w6 J' j7 S3 E( h& d
11.ndarray的运算
0 v2 T5 x) b: g: r- n/ A12.数组间运算
3 F. M& h, S1 {) u1 l13.矩阵复习$ J6 [6 E$ f# m/ Q' l# ~" A
14.pandas介绍+ ]# X3 h' _' f8 l/ u
15pandas数据结构-series$ X) | N; k" ]$ t1 n
16.pandas数据结构-DataFrame1( j7 K2 |- V% V6 z
17.pandas数据结构-DataFrame2+ d# ^/ o! K7 K% B! b) D7 b" ]
18.pandas数据结构-multiindex和panel
# b% v, O# x! Q9 \7 w2 H! {. ?- u7 e6 F% ]8 V0 g
1.pandas中的索引: S1 f7 v! C# A' p
2.赋值和排序
! \: r6 ~$ n3 J+ F: @# K" p8 K3.pandas中的算术运算和逻辑运算
# m7 g! L, a% D4.pandas中的统计函数
8 a- ], R4 f4 b7 D7 _5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
8 k4 U+ G: T" X, |3 V6.pandas中绘图方式介绍" y" U0 m# M" e4 z! |3 g
7.pandas中文件的读取和写入- c6 B& }( E7 _8 y6 N8 Q
8.缺失值的处理
8 f6 h# [+ y' ?; H& I' M1 q' b9.数据离散化: [* R8 U, W$ a% }
10.数据表的合并
) j( ?* X7 |7 z3 K7 F y3 i11.交叉表和透视表介绍0 ?8 J! [! c3 t% _3 g3 Q6 o* u* L
12.分组聚合介绍, p: P- v4 t7 f( l$ \- k# j# F9 e+ i
13.星巴克案例实现 A! X8 B0 R& A0 k, u
14.电影案例分析1, ^9 `" K! F1 q) s
15.电影案例分析
2 V3 R" \7 Y# v. p3 u5 `4 N& s2 g8 X/ K: X( B1 J, z
1.绘制单变量分布
j, l( H0 O; p! |7 N5 `, p/ O2.绘制双变量分布图形: ^+ z7 N& E4 D. R
3.类别散点图的绘制: z7 M# f4 u, A- M
4.类别内的数据分布和统计估计
9 g$ {5 y$ `$ r7 J: ]5.NBA数据获取和相关性基本分析) X. a( S, i9 r
6.对数据进行分析-seaborn
6 t7 F4 U; L0 ]0 i! \( Y* N; I7.衍生变量的可视化实践) X7 ]% W" V$ W) L& u; v
8.球队数据分析6 o2 Y& q8 ]( [3 y; {& F5 E
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理: m _& d j' J' F/ i7 u8 d
10.数据类型转换（面积，户型）
W B) j% ~) {5 H1 [11.房源数量和位置分布分析. M. G* i# _$ U4 C. B( \5 K
12.户型数量基本分析 u* N1 G' k( M+ _5 P' A7 r
13.平均租金基本分析
( l; u @2 B V( @14.面积区间分析
+ ]- x u- f! p+ f0 x8 E
+ Q' I! b3 i* W1 [' s; c1.K-近邻算法简介
2 H) y3 y/ ~* K* V2.K近邻算法api初步使用
* A* A4 _/ V4 B% ~. C3.机器学习中距离度量介绍
1 S |, g# u0 T2 L7 I9 J9 x4.K值的选择介绍9 M6 v! Q" ]! I4 N# s" z, O
5.kd树和kd树的构造过程7 K+ N7 K* U7 B2 T- y" h# t! u
6.kd树案例实现+ d. q3 \+ ^8 m2 y$ L1 W8 s
7.数据集获取和属性介绍! \5 e( ?' j a/ i% S% O; |
8.数据可视化介绍
2 k% c/ h8 J) E9.数据集的划分
`, f' F8 M' r- v5 g10.特征预处理简介
]/ ]: P% B% ^/ ?6 N11.归一化和标准化介绍' _8 @8 ?$ [5 u+ H- _- b' O
12.鸢尾花种类预测
* P7 t2 A% e- g+ r13.KNN算法总结
4 ^" S0 e& A2 X2 d4 H14.交叉验证、网格搜索概念介绍
7 i8 @" w$ E! K- Z3 I9 C% m15.交叉验证、网格搜索案例实现$ n! ?+ r# L8 R1 ^7 W
3 C! F e- h% X+ W6 k/ u, m1.案例-Facebook位置预测流程分析
' Q) C1 e+ @( d$ {) j, |2.案例-Facebook位置预测代码实现1# e M% _6 n- {: I$ e M) J
3.案例-Facebook位置预测代码实现23 u9 _" s+ [! a8 h
4.补充-数据分割和留出法
9 S8 _3 F$ Z8 T' A& }% u5.补充-交叉验证法和自助法5 q& ~* p# S- m- z- g. ^. R
6.线性回归简介
% b$ S3 K# h7 t m: f( P7.初始线性回归api
, _$ S: z$ R1 ~: p8.数学：求导! }( p" g- T" b( r
9.线性回归中损失函数的介绍
+ Z' X0 C5 a& z5 V& N2 z$ |10.使用正规方程对损失函数进行优化% |6 Q5 M! W& c! a+ p0 |& l
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
+ {' `- c# f, A( v7 ?$ C- l6 l12.梯度下降法方法介绍' T2 |, W) t$ R: Y/ T- S+ d
13.线性回归api再介绍
% `1 W: ]$ q9 x4 ~14.波士顿房价预测案例) h4 `8 L1 n; b, }
15.欠拟合和过拟合的介绍
; y' u- m( G4 y- D7 e3 o16.正则化线性模型
" }; n* `9 P' E, R17.岭回归介绍5 e9 k. \7 G" H' z5 O; J, L0 Q z: C
18.模型保存和加载
$ M; F" y1 D7 i* \* K! A+ V! M s7 m, K9 J' C
1.逻辑回归介绍
) b1 u5 P6 |5 i2.逻辑回归api介绍5 d- q* Y- U: R9 [- \0 P
3.肿瘤预测案例
/ v9 b n; S! Z9 {4.分类评估方法介绍
# p; S. s$ Z5 F$ W0 `5.roc曲线绘制过程
- K" I0 `4 k) y `4 B( h A$ p6.补充-类别不平衡数据介绍; t1 m! i8 t% X) K9 r& l
7.补充-过采样和欠采样介绍) W/ l/ z$ {4 k) b: P% j0 C
8.决策树算法简介
( E7 ~( t# L) L9 {9.熵的介绍+ g+ j$ ?- K( v
10.信息增益的介绍/ t* [: a: x/ Q) U. u
11.信息增益率的介绍
8 J3 E0 n- B! o/ b. N9 R12.基尼指数的介绍- E" A9 ~: L4 z7 ?6 }7 q* N
13.决策树划分原理小结+ ]6 w* y A6 h9 G) V+ O
14.cart剪枝介绍
) g' R4 Q3 }. D7 P( U3 ~4 ^" H, `0 M3 ]15.字典特征提取
% W. b9 F/ C- r- P0 t! p16.英文文本特征提取4 e. a) s' B3 ~6 x% r- h. a7 v) h
17.中文文本特征提取
% A- G5 s. {8 S! n6 [18.tfidf内容讲解/ f" H/ B A+ j+ p
/ c! p4 n( B+ i3 ]9 m1.决策树算法api介绍
- @' s, F. [/ P2 k2.泰坦尼克号乘客生存预测
) v* z5 X% X1 d. B3.树木可视化操作$ G' M! s. `$ {2 ?1 ^* @6 W
4.回归决策树介绍% I8 b' a# W& b7 E' B7 o% A
5.回归决策树和线性回归对比
1 k' |& z( \- K" f+ f4 Y& E7 ?6.集成学习基本介绍/ E- T. }. H2 u3 u* p
7.bagging和随机森林4 [* A# }( v+ }/ ^% Z+ W, t1 a
8.otto案例介绍以及数据获取4 d5 x0 ~# U. r: `- `' P$ u0 g. k
9.otto数据基本处理: Q3 C+ ~: Y1 o) m' ?& d. E
10.otto数据模型基本训练; G: H. C Y- n3 X3 E- H4 F
11.模型调优和确定最优模型& _# i9 h% L! l$ b u
12.生成提交数据3 `& [; _! z8 J2 e$ l+ P
13.boosting介绍
" L Y# n6 ]2 v7 o, @14.GBDT的介绍 V* F1 }. Z+ s2 T
) i3 ~3 M) `. b- C
1.聚类算法介绍
6 c$ Y7 k+ u ^ W1 ?" ~+ Z9 Q6 Z2.聚类算法api初步实现
% r6 Y9 t6 W5 e& G# a8 D3.聚类算法实现流程
! X5 m" ^8 \) e8 C# P8 o+ S4.模型评估$ C) b- ^3 _6 `) i- ?5 h+ C, t
5.算法优化介绍. ?2 e8 h) ~8 {! H. h. F8 g
6.特征降维内容介绍- Y. U/ q, F3 n' Z+ M& N' Z1 ^
7.pca降维介绍% M8 J0 e6 ?7 d1 I g
8.用户对物品类别的喜好细分案例& `8 e$ O7 v, \ U6 k8 _4 P
9.初始朴素贝叶斯" B$ A' s: d+ u* m0 z
10.概率内容复习
% N- i4 ]* O* S7 ?9 I w11.朴素贝叶斯计算案例
* ?" a4 l( l$ f K12.朴素贝叶斯案例实现1# N& [4 \7 I5 J$ \5 L0 x. Z" G
13.朴素贝叶斯案例实现2
q) R( d I- K14.朴素贝叶斯内容总结- a5 T% ^7 r4 a; B1 B- M& |) b
/ g1 v N5 N2 }" y+ Z& W9 h
1.SVM基本介绍8 q1 S% I; B/ }
2.SVM算法api初步使用
3 S G( V2 H/ J8 @- \3.SVM算法推导的目标函数) X+ V" n8 I( R
4.SVM目标函数推导过程及举例# B( H9 G& v+ m V4 e- u
5.SVM损失函数
; c" _" c: w' d6.SVM的核方法介绍
2 Q: V9 u6 H5 `* p" y7.SVM回归介绍
0 o4 e) p+ |5 A8.SVM算法api再介绍
X- Y7 a& ~ ]" w5 s, S$ {9.数字识别器案例初步介绍 p4 U& c6 r( Q
10.数字识别器-获取数据! J, A. Q# V, J2 u: l4 l
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
) w+ t/ b/ D( @- e9 b12.SVM总结
3 s1 N* a0 J+ {- f5 O& n$ ]# O+ `; p: ]
1.初识EM算法 h9 Z- q& }: |+ t/ I0 t3 z
2.EM算法介绍( r: v i; D: w/ m3 A
3.EM算法实例
5 [% X9 T" B4 R4.马尔科夫链的介绍+ j2 h5 _# v' V
5.HMM模型的简单案例
- Z0 `$ ^7 _6 h$ |6.HMM模型三种经典问题举例求解
b) n7 J4 O$ l! v% ~( o( C7.HMM模型基础5 H" U d, F8 E0 f1 @9 M" N
8.前向后向算法评估观察序列概率
+ p0 R+ i- R) T& O$ F* o9 G9 n& i! w9.维特比算法解码隐藏状态序列' ?2 J. p9 u3 t T) t* M. ]
10.鲍姆-韦尔奇算法简介& R0 c) e7 @& `7 |& f5 g
11.HMM模型api介绍及案例代码实现6 L! G2 Z2 m% R! S0 ^2 V- i
- C) s1 M; l9 v8 v" L* ?# i1.xgboost最优模型构建方法
& a& I( L' u5 |- u; f3 L) @2.目标函数确定和树的复杂度介绍
/ S9 f3 I9 ?' p& d9 S* V: U3.XGBoost目标函数的推导$ k* n! i3 t5 d" a
4.XGBoost的回归树构建方法! b' `: l/ Z6 e: a8 k
5.XGBoost和GBDT的区别
% B. a1 e) P( O7 @+ W- }& D6.xgboost算法api与参数介绍' m1 ^- s$ U) V9 o7 j
7.xgboost简单案例介绍
( Z+ f" ~& K( ^3 i% e7 k" y8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
9 T- `" E' |( s1 ^9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
$ s# U+ u$ |) d: a2 |4 Y# B10.otto案例xgboost实现-模型调优
( F/ H9 L" m, q11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
* b& i* a) b% ^% _. ~# d6 G
( a6 `" ]9 P7 M# B2 e0 L; d0 L1.lightGBM简单介绍
+ B$ R! T! \- X( ^- L* q: ?2.lightGBM算法原理介绍
$ @5 ~0 y% ^( x+ x+ f9 [/ h! A, J9 Y1 R3.lightGBM算法api参数介绍
% q' g% x9 [7 u8 y; @4.lightGBM算法简单案例介绍* S0 V+ G" E' L0 A4 I- v- G
5.pubg案例简介
6 o$ t: M' `& ]- G6.获取pubg数据
/ b6 Y" S: m1 a$ J* a# g* a7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数* p, j& F- D v. t
8.规范化输出部分数据和部分变量合成! C$ d% B5 V# q' [
9.异常值处理1$ [6 H G7 e& L2 C8 s( _
10.异常值值处理2
, j$ |+ _. j9 {2 ]" y4 {11.类别型数据处理
s5 q: Y/ l5 s6 i2 F- x# `12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
: `& Z; i: p9 p% ^13.使用RF进行模型训练
0 c8 q9 D# |3 E R7 e u. ]/ h5 q14.lightGBM对模型调优1% g5 T \: Z/ o5 k( a
15.lightGBM对模型调优2
* M' q: F/ I/ {' l9 ` L2 n
; @2 C) n, j# ]: h2 D9 x
# P5 x. u* S! V K! `" D4 |) Z〖下载地址〗6 D4 P9 n# [. Y' Y+ n& Y
8 d% R0 d# x+ Q% t Z
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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
# d% n& b0 T: M" z9 R$ o1 q
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