" ~6 l$ z" V) l2 z
; p9 V s# t5 J〖课程介绍〗
( N- z2 i) Y" f1 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
. T _+ q0 X- w, I# b( n& X
3 W% z5 T) {6 C: g3 `! N〖课程目录〗
7 Q; A% V1 |. S ~! z, i3 Z1.机器学习科学计算库内容简介
4 G* ]( H" I( Z2 R0 M, B2.人工智能概述6 ]5 C+ K8 ~/ m# @7 a: P/ W. L( t
3.人工智能的发展历程6 ?6 q+ ~) ?2 Z) B7 D" a
4.人工智能主要分支& ~% F4 F* h6 ]5 a$ X) k
5.机器学习定义工作流程概述
3 ~; j+ x( w. l- @6.机器学习工作流程各步骤解释; k* W; f1 h* D0 p0 ^' E: b6 b
7.机器学习算法分类介绍
) m- x+ S W; [8.模型评估 N4 c5 q1 Y; k6 U) }
9.Azure机器学习平台实验演示1$ B- }4 g$ t5 q' g) k8 b
10.Azure机器学习平台实验演示2) C# V2 V0 L4 ^2 C% x' d
11.深度学习简介/ X# a1 M8 d# W& x4 }% j
12.基础环境安装
& f: ~, ~* Y r; [5 r+ P- E13.jupyter notebook的基本使用1
4 w6 K7 N9 _" f14.jupyter notebook的基本使用2
' y& z( w' S* k- A15.matplotlib的基本使用( x- v6 ]) @* G# p$ v# }# _
8 l; ~3 Z( ?+ \ C
E8 d$ n/ B3 b1.实现基础绘图-某城市温度变换图
+ p% z5 z) @( I" q/ V2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
8 v) ]0 A' Y0 n$ R. [5 H3.在一个坐标系下绘制多个图像
: Q7 e7 {& B; j& r% ^2 ?0 N4.在多个坐标系下绘制多个图像
2 B( {3 E* C4 n% V5 |5.常见图形绘制1 h b1 J+ q' h4 @! A
6.numpy介绍
3 @& r7 n9 {1 ^6 \8 U2 n7.ndarray介绍8 ~& h: Y* E( W( I" _( ^9 H
8.创建0，1数组，固定范围数组
2 q( @ K2 j) s N/ H! x9 C6 M9.创建随机数组
5 `$ g% e4 S5 Z6 M4 @10.数组的基本操作
9 |$ f; h6 h p0 A" c11.ndarray的运算
3 `1 `1 M4 f D/ w0 B* r12.数组间运算
0 u7 \/ \2 Q6 Q! L' t13.矩阵复习 m7 z$ B1 _1 M( g* C8 Q2 F
14.pandas介绍$ ^ R6 ?" |' g! v
15pandas数据结构-series( p0 E# o4 S* ~/ H% [- Y. z0 ]
16.pandas数据结构-DataFrame18 l+ F: B) S( e! b% {& }
17.pandas数据结构-DataFrame2" {2 M0 r/ u! d
18.pandas数据结构-multiindex和panel, q5 N' ~& e, I
) K E5 _/ d2 x& K$ ?$ M2 ~! V
1.pandas中的索引/ ?% j9 K7 N2 R& u
2.赋值和排序& G( k9 {4 z. \/ v
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
2 a7 Q% |0 w b+ @4.pandas中的统计函数# T; R- f* |# x, R
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
: s6 c- D" Y. F) t' g$ Z! s2 q- I6.pandas中绘图方式介绍4 P2 @% ^3 r# a( Q. r
7.pandas中文件的读取和写入
+ D$ I# _5 B( j/ h; A' j" S8.缺失值的处理
$ W/ _8 N! U$ j4 O. k+ @9.数据离散化
4 K# f5 u" F; `$ ]* o10.数据表的合并, k M# m6 w" Y# M( U
11.交叉表和透视表介绍' Q- A2 v( d) g- M4 p+ F4 @+ ~
12.分组聚合介绍
& H2 |2 V& k$ W8 k" W* ]8 W: y13.星巴克案例实现& r- D' c4 L+ l' W- c
14.电影案例分析1! u; ^1 P! N1 J4 [: n" O+ `
15.电影案例分析) h4 @: p" ^7 E3 H8 } k) X! n# B7 T/ Y2 [( K
! l, h5 J7 A! b4 `1.绘制单变量分布2 V3 J0 V# j0 I, u% D8 C
2.绘制双变量分布图形# ?( j: Y/ O+ O# I% ~. E8 U
3.类别散点图的绘制0 O/ \) V0 ?, _9 B3 w# L8 T6 Y
4.类别内的数据分布和统计估计/ ?! ~8 ?+ a* c: q: w
5.NBA数据获取和相关性基本分析2 @" X' X# R+ i: O5 W1 M
6.对数据进行分析-seaborn; ^0 h8 E, B' `% k9 y2 y8 v! u
7.衍生变量的可视化实践9 _2 Q b4 f! K2 K$ D9 W" _
8.球队数据分析/ F D2 B) Q1 `( \! u% t9 k
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
1 |6 t4 O- a# ~& Y, D9 z10.数据类型转换（面积，户型）
: _4 ^4 U. C& }: L$ t, e* g4 ~6 h11.房源数量和位置分布分析& h# P2 l+ _' M1 G5 W' Y, A
12.户型数量基本分析
& D4 {$ C7 m& D6 r+ T; n5 \13.平均租金基本分析
2 K2 j: F1 R" |6 H3 |1 B14.面积区间分析$ a+ q. B3 O9 I7 o' T; K# d
# J6 O& w, ^1 T" L# F
1.K-近邻算法简介, Q. y, Z/ v; r- q. F
2.K近邻算法api初步使用
1 L: z c' n% i j: Z4 @! x3.机器学习中距离度量介绍' P/ \5 l9 c" X# n' ^% d
4.K值的选择介绍0 |8 w. N* a! i7 X& y% G
5.kd树和kd树的构造过程+ Q( m( t* A' l$ P% j& {2 F! x
6.kd树案例实现1 _ N% ~+ c7 e
7.数据集获取和属性介绍/ o0 |- U" P+ b# o W, y
8.数据可视化介绍2 a* a1 v, U* ~/ l. j
9.数据集的划分 d' F+ M0 N4 H
10.特征预处理简介
* Y$ q9 K( Y- r- t1 C; t11.归一化和标准化介绍' `# ` t4 L. \) x5 |: j) E6 n
12.鸢尾花种类预测
1 S/ c3 O W) c13.KNN算法总结
1 ~3 w) e8 B$ G) j$ G2 u! Y+ h. w3 t14.交叉验证、网格搜索概念介绍
; }8 F1 s) G1 o" x- J15.交叉验证、网格搜索案例实现
! L; k/ I& {6 G7 H, Q( _ y4 s2 @$ G# R2 }' O' I8 b/ A n! A8 w! [
1.案例-Facebook位置预测流程分析
& L% \) H3 p$ K2.案例-Facebook位置预测代码实现1" Z9 a& P2 G5 P' E1 z' e- P
3.案例-Facebook位置预测代码实现2* Z) i5 X3 P! {. s6 k! j3 @8 l$ ^
4.补充-数据分割和留出法3 S3 k: r4 D) ~: a% C$ ?
5.补充-交叉验证法和自助法
8 t% U9 g3 w/ p. N- Q1 p' q6.线性回归简介
! X) l8 f! i7 z0 d7.初始线性回归api* `' u( J+ A/ Q, x
8.数学：求导
! \4 g2 |5 g. V, [! j% w9.线性回归中损失函数的介绍$ c+ d/ b- M9 u4 y g
10.使用正规方程对损失函数进行优化
9 W( q4 L6 Z+ c9 R4 E11.使用梯度下降法对损失函数进行优化6 Y$ y1 h7 b) X0 E
12.梯度下降法方法介绍" h7 H$ B2 B* s8 s! j
13.线性回归api再介绍
# t% s# E! H. \: r3 ~14.波士顿房价预测案例: y/ k$ r6 u: ?: u$ l& c
15.欠拟合和过拟合的介绍4 q. w+ }: _7 x
16.正则化线性模型
* H. o' N$ w( c: p" V17.岭回归介绍: g' [ a) T6 @) j% P
18.模型保存和加载- S, w$ c1 @! c1 s2 b$ n& \/ T
: d+ ]9 S5 d9 v; X' M9 Q( V U1.逻辑回归介绍" y1 r: h* s$ h, B+ k! L( L
2.逻辑回归api介绍
7 C, a3 ^, L# C6 ?5 d3.肿瘤预测案例 W2 P; q/ h8 j: ^& ?* a* @# @9 Q
4.分类评估方法介绍
4 u1 S8 q. J% k" R5.roc曲线绘制过程; h) l* n; _3 B1 {/ g! p
6.补充-类别不平衡数据介绍
) z- U. n( F+ s7.补充-过采样和欠采样介绍
# ? @) f4 g4 j+ t4 R2 o- A( l: A8.决策树算法简介1 {! V) ~. C5 C+ @5 ]" S; W% k7 J
9.熵的介绍/ o t8 Y! A. r& H: H- t
10.信息增益的介绍
" B: `6 [. @/ l7 m+ Q1 a" G11.信息增益率的介绍
! p3 P% ?1 `6 E4 j12.基尼指数的介绍4 e- z( Z& Y' Q0 C
13.决策树划分原理小结: G [" d4 v1 o0 k# d, u# e' q
14.cart剪枝介绍2 \% z) {% u/ h/ r5 h0 x
15.字典特征提取: Z5 B d; J- {3 [' |
16.英文文本特征提取
, S2 @# T: s" K# x1 T* n9 s17.中文文本特征提取
5 h7 ?: o9 J$ h, V18.tfidf内容讲解6 l3 ^6 [; O" l4 G1 w. p
) p; X" N' G% m' }4 @( l' c1.决策树算法api介绍6 o# ]" A, g+ x
2.泰坦尼克号乘客生存预测
2 d+ S+ c- P% p2 Z3.树木可视化操作6 |; U/ w+ U3 K" }! J1 a h
4.回归决策树介绍
$ N% X/ T+ w/ Q* D, o* v2 K5 v5.回归决策树和线性回归对比
& [6 O/ d( p/ m8 T0 y6.集成学习基本介绍4 ?- s% p M! z7 t$ J& C) X) x
7.bagging和随机森林
! Z0 J- w/ f+ A3 F8.otto案例介绍以及数据获取0 a: {3 g0 g' w7 }. i
9.otto数据基本处理5 y2 ]7 N1 G8 P3 A' J$ c P3 d
10.otto数据模型基本训练
9 k" U/ x1 y) ?11.模型调优和确定最优模型
1 ?1 f+ D! k9 x/ S/ l* Z12.生成提交数据
$ Q7 b' B2 R x6 b9 H: F' S9 ?13.boosting介绍
+ F$ y6 ^1 A9 @, b! m14.GBDT的介绍& C4 y6 h" A A! f( z; H
4 y8 t( {; d# M1 c& e [
1.聚类算法介绍
2 V3 Z% `8 A) G" X- m0 M$ U; z2.聚类算法api初步实现
, U7 E5 {" I! ?! K0 P3.聚类算法实现流程0 R7 A8 r) r! ?/ [% W
4.模型评估$ ]: B8 @; g, I# b
5.算法优化介绍2 ~: N6 f0 `2 f+ R* k; c2 v9 ^
6.特征降维内容介绍) r- L3 a4 c: y
7.pca降维介绍4 V3 {9 P5 ]2 q8 T+ I! O) A, a
8.用户对物品类别的喜好细分案例" e, A" g4 C- e/ E
9.初始朴素贝叶斯
6 F( h6 l* ~: a# g& u10.概率内容复习
& W8 Q% V9 D6 m11.朴素贝叶斯计算案例
8 [$ i; z' e' _* r, T o( m$ C12.朴素贝叶斯案例实现1) r+ q$ I" b3 C
13.朴素贝叶斯案例实现2
( F0 K/ v3 C/ Y; D14.朴素贝叶斯内容总结, g1 M, g1 l+ b% l! U' e4 v& J# g
. d9 K E0 x1 X+ R G5 s1.SVM基本介绍
6 }7 Y0 @# m9 g+ Y1 | I A2.SVM算法api初步使用
* v% y; {1 Y1 L2 K6 J3.SVM算法推导的目标函数
f3 `( j- }% E" H1 B0 {4.SVM目标函数推导过程及举例
4 w1 T1 q0 q$ W/ S* N5.SVM损失函数
n& I& T, U/ L- I; M- q* O$ _6.SVM的核方法介绍
@! a$ G5 `$ p+ d7.SVM回归介绍8 F- r) k. ]- n9 z1 k
8.SVM算法api再介绍
$ k8 E3 q" K% S6 @5 s( p1 o0 i9.数字识别器案例初步介绍
' M% W( `, V! l$ p10.数字识别器-获取数据
# f- Z+ h8 w4 ?1 I" q11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
0 Y& {- I X0 y- i- c12.SVM总结
1 E( u4 i9 z4 C0 X; g: H c1 V
( `2 o0 R& W d" J7 Y1.初识EM算法
) d2 P7 ? |+ G0 z& g: B+ _2.EM算法介绍
* a" @% B8 D6 u; {6 N) x) h3.EM算法实例/ a0 k/ s" z9 C$ d% E3 V
4.马尔科夫链的介绍2 Q. ]9 j# _" N
5.HMM模型的简单案例9 q2 I1 h/ x& @6 D1 g1 ~2 r
6.HMM模型三种经典问题举例求解
1 [' b3 y% d0 y1 D& L7.HMM模型基础& P+ S' A) t+ `5 ^5 C4 a
8.前向后向算法评估观察序列概率3 m: U& G' ]$ p) ?3 }1 n& t7 N
9.维特比算法解码隐藏状态序列
$ K+ x! E3 N! f" \' i10.鲍姆-韦尔奇算法简介
* P" F, x# G! y ^( `: T; C11.HMM模型api介绍及案例代码实现
& h0 h9 |! R/ D! |0 C: H+ } i, g" q, f7 i
1.xgboost最优模型构建方法7 X2 `2 i7 N7 B' U
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
o8 ~+ b- v$ J% z) W3.XGBoost目标函数的推导* s [- A2 {9 l
4.XGBoost的回归树构建方法
7 b* t6 X3 N; W, Q G5.XGBoost和GBDT的区别$ } W" t2 M2 U7 b! J
6.xgboost算法api与参数介绍) L X4 U; U; c1 x! a4 V1 B6 X6 d
7.xgboost简单案例介绍& d( u }' x& s7 d
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
1 R2 R' e4 T+ g9.otto案例xgboost实现-模型基本训练9 S7 j5 S" o, V3 u3 `
10.otto案例xgboost实现-模型调优) B8 S5 N9 a* S8 p
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行# n% ~! _$ y, Z, v: `! i* H2 n* k
2 d- s9 x1 l. k9 V6 J. X3 G1.lightGBM简单介绍8 }) s5 y9 L% b
2.lightGBM算法原理介绍: E0 `! e1 W- P- O/ ^! B! m
3.lightGBM算法api参数介绍. G ]$ r4 q6 d: ^, y' g% I( D
4.lightGBM算法简单案例介绍* ?) Q5 Y7 ?- ^" [3 o& l6 s- @
5.pubg案例简介& q1 x. T$ i' `: v) e) Y
6.获取pubg数据
% a) y/ T) P* J$ l+ M( _! t7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
) \( ~4 Q$ A4 m- y) W; P, D8.规范化输出部分数据和部分变量合成" U+ O2 y! Q- x- B
9.异常值处理1! @ O/ t: d# s! _2 ]$ j
10.异常值值处理2$ F, R' e9 w3 P
11.类别型数据处理
- [. w8 h. E( i* `$ b12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集; i5 N; R0 n1 f/ ?( k
13.使用RF进行模型训练
j1 \: a1 C/ B: _0 q0 Z+ X* ~14.lightGBM对模型调优1
& P5 B1 [# d" x, ?# [15.lightGBM对模型调优2; A" \, T0 T% A3 Y4 r% D" _% z2 X; ]
* c1 R# z5 g9 ]" ?/ ^) C A3 a5 w
- F4 h) N: u0 d4 l; _
〖下载地址〗" k+ x5 @1 W% j
U0 W& u: t4 s+ x〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
: h8 [! T6 }5 w, I0 s4 c5 `' i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" {' M; {$ R# H7 x: F, t$ z6 h5 O% [! ^
|
[复制链接]
