" z8 K) R- K2 a+ @& P) l, `1 R9 S& |8 g n& G
〖课程介绍〗
2 b, J; K5 D* l: i0 _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$ k$ ~$ [$ f8 [1 P7 j
i$ s; |0 A; @0 \4 Q" |/ L2 O
〖课程目录〗0 j J+ y k4 `* d- r3 f
1.机器学习科学计算库内容简介
# E7 @# h! p: E! E% ^2.人工智能概述" n& q2 A* s0 `$ Z, b, ]* J+ w4 K
3.人工智能的发展历程' K% }7 W2 v4 M$ `2 |( b8 ~$ y; V
4.人工智能主要分支
7 v# S- \. A) O7 e5.机器学习定义工作流程概述) \- [! b2 ~" Y% i% r
6.机器学习工作流程各步骤解释
T4 r7 F `2 B7 k7.机器学习算法分类介绍6 W7 g1 H+ @7 g$ c f" z
8.模型评估/ T3 @8 A, s& ?: L, u: T- V
9.Azure机器学习平台实验演示1+ R9 E. S) u5 h& ]
10.Azure机器学习平台实验演示2
( q" E% x9 d& c11.深度学习简介
- b0 X( D b( ]8 S( f" O6 p12.基础环境安装
) p4 g0 r' v! e5 R u& Q& U, l13.jupyter notebook的基本使用10 s( u' B9 H6 t
14.jupyter notebook的基本使用23 Q, P/ \4 ]7 Z' u/ E
15.matplotlib的基本使用
6 D# R! K% }8 f
9 z! T* J# h+ ~& f% {7 F S
& B. l4 B% h8 c( x* P' Z$ ]1.实现基础绘图-某城市温度变换图
# b3 o4 S; q! }8 q2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图3 c" |0 }1 }3 S2 n! {" {! R/ W
3.在一个坐标系下绘制多个图像
- v: B+ I& K. \% y4.在多个坐标系下绘制多个图像
' U7 A: r$ B& U5.常见图形绘制" H3 i. [( O: ~9 q5 K7 F
6.numpy介绍
+ V1 s5 ]6 [# F4 q- @7.ndarray介绍$ H, s; P) S* E# H
8.创建0，1数组，固定范围数组
3 |( q, ~2 Q2 e9.创建随机数组
, O& ?% m+ z$ c; i( [8 r4 b10.数组的基本操作0 U( F' p( A& h& v
11.ndarray的运算
$ J3 S- O8 T6 d6 X* a4 x12.数组间运算. @( B: j0 u. L x8 z5 a
13.矩阵复习# e& W8 a6 ~' C- y; A
14.pandas介绍
3 y+ L! \3 K) k' A( N7 @/ P( B3 W15pandas数据结构-series
; ]2 H3 [7 R$ i* r- V' `16.pandas数据结构-DataFrame16 P6 P9 R4 W ^! S+ x) I
17.pandas数据结构-DataFrame2
% l2 ^; |7 J# n0 k$ ^+ q+ Z: q18.pandas数据结构-multiindex和panel
- c! W" K2 H }! R) ~: H! R9 j3 Z$ h# A* K
1.pandas中的索引
+ d/ [6 Y _6 N. Y1 E) j w2.赋值和排序* P: o8 E( A( x9 }' x
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
: `" i$ a+ q* k8 s" ]; p1 N4.pandas中的统计函数. p7 r# h. m' V2 ~% q
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数, A1 Q. }5 Z4 b
6.pandas中绘图方式介绍
R! v- J$ ~+ r7 R$ N2 [- X7.pandas中文件的读取和写入8 x$ y3 m3 Z, i, C e
8.缺失值的处理8 e5 ]( _- o# R
9.数据离散化
0 A7 o4 {# V. S+ e- c10.数据表的合并
8 p1 @9 u7 H! \2 d: o# b11.交叉表和透视表介绍5 _9 U$ w3 x: p# P
12.分组聚合介绍
$ n( F2 d7 O! M. H3 h13.星巴克案例实现
7 c( q2 z# _9 l14.电影案例分析1
& Q! T4 M& w0 \15.电影案例分析" [& A- B0 ?' M! v$ h7 C G1 B
6 x) M4 Z0 s ]5 G/ l& i* L e1.绘制单变量分布
d4 b8 i+ [ e7 V- G2.绘制双变量分布图形
, M- o6 X2 P2 e) f& q3 h g8 L/ b3.类别散点图的绘制
8 d8 A* f2 ^9 J2 D6 P4 @; |4.类别内的数据分布和统计估计2 Q4 a5 N, o) P# y
5.NBA数据获取和相关性基本分析2 o! M- I) U4 w6 t4 a
6.对数据进行分析-seaborn8 A: b. }) W1 ^; |1 n0 G
7.衍生变量的可视化实践
% y- C9 Z8 A5 g2 _8.球队数据分析
3 }9 I) X6 P: `) H% v9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理% {8 q8 v! [* N3 d/ E5 A$ D1 M
10.数据类型转换（面积，户型）7 c& E) M: J, ~' @
11.房源数量和位置分布分析; B# `8 k+ _ y8 T8 Q
12.户型数量基本分析
& b, \1 r! d: G" B; N" X13.平均租金基本分析3 r! t3 M, o+ h; [* N [7 a' M
14.面积区间分析3 k! `" G3 X0 {- ^, V! Y) O
* w0 x1 _& D; E/ M- k5 g& u
1.K-近邻算法简介+ g; }- q* Y% j. Z
2.K近邻算法api初步使用 |' r; ] X) k- s
3.机器学习中距离度量介绍; Q) n( Z: C" r
4.K值的选择介绍4 P! L/ K, t" h
5.kd树和kd树的构造过程( p O% v- T {( O
6.kd树案例实现2 ]) B" b$ J; S
7.数据集获取和属性介绍
1 l2 }5 d5 {5 d; D3 ]8.数据可视化介绍! D" _: g! r1 r& Z
9.数据集的划分
! k4 F0 ^; d" x) q( u# v& ~10.特征预处理简介
& Y7 v" r# Y0 i: V6 u' J4 E4 X11.归一化和标准化介绍
. S; S6 U4 E; u3 P% Z! m# w12.鸢尾花种类预测+ V0 h+ T6 {( U3 E0 \% M( J7 }
13.KNN算法总结; f5 ^; w) E6 o8 W @
14.交叉验证、网格搜索概念介绍: \- l6 Y8 b; H
15.交叉验证、网格搜索案例实现
9 _% _' J0 |) w) L* A1 _! Z7 H- r4 J$ X
) |2 o7 J; K6 E% O1.案例-Facebook位置预测流程分析
( @0 G! g' k) K4 S1 b$ Y, l ~2.案例-Facebook位置预测代码实现19 m+ a+ K; c# O0 u t9 e
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
1 l0 k; e* [* t/ m4.补充-数据分割和留出法
' `& n+ R- X9 j' q( G/ h5.补充-交叉验证法和自助法
: j( d4 b! @+ r- M. s8 ]6.线性回归简介
8 S! S2 m: j4 f3 c8 ?; X% q9 x2 U7.初始线性回归api
1 j+ X, }. t. w" v( c# ? z8.数学：求导
3 E& Y' D5 V4 g+ V3 z/ s/ G9.线性回归中损失函数的介绍9 C' F! K; @+ t# b# @& l
10.使用正规方程对损失函数进行优化 i7 }9 l! x9 Q \ S/ h2 g; Q$ B
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化 c! b* X1 Q$ \! [
12.梯度下降法方法介绍
4 `, ]. I: v @% _13.线性回归api再介绍& X/ ]# Q8 Z* V0 e9 q; a/ I0 U
14.波士顿房价预测案例
9 l& p6 j2 u/ Z; U% v15.欠拟合和过拟合的介绍: w/ W* i3 e) O6 j* B1 ]) o
16.正则化线性模型
& ?4 T- [4 X5 q* u. L17.岭回归介绍! L9 T. M7 z3 M: B! _
18.模型保存和加载
: p. i3 T3 W7 u& x9 Y
) h |5 ~) C6 }& i7 x) c' W1.逻辑回归介绍
U R0 ^$ Y# W& ~& ]* Q2.逻辑回归api介绍
. h% R8 U7 @& y3.肿瘤预测案例- j, ?' H8 G7 a
4.分类评估方法介绍
) A/ Z2 \) [! I" [3 p+ _5.roc曲线绘制过程3 \" r, G: x4 s i( d
6.补充-类别不平衡数据介绍
1 P1 V5 z8 c7 ^/ S( Q+ Z* u7.补充-过采样和欠采样介绍# z5 |. s* s: j& Z; K8 O y2 j
8.决策树算法简介
( ]. X. ^; z7 G' }+ D7 `9.熵的介绍' E) V n9 v' l' I0 L! U% y [$ L
10.信息增益的介绍
! X8 h! S; R. L, t( U( h- F11.信息增益率的介绍1 [2 g% V. |0 q; u3 u- E C5 g
12.基尼指数的介绍 x) u8 N0 e, x. v3 C
13.决策树划分原理小结) L. \0 I$ @0 Z& v- e9 ]
14.cart剪枝介绍. T3 ]* d/ d% W, G o" h
15.字典特征提取
, t( ^8 q% Q. T16.英文文本特征提取, G3 Z: p/ Z3 m4 O. Q
17.中文文本特征提取
# P& U a& t( Z: k6 B' ?18.tfidf内容讲解* {2 X0 c* F v" ?4 c) D) g
6 ]" X: v8 b, f; `5 x% \
1.决策树算法api介绍
' A" E$ I. K2 [2.泰坦尼克号乘客生存预测
4 H) F% b; g* p. w, b3.树木可视化操作& ^# ]! Y% n2 p! ?% S
4.回归决策树介绍
; N' _! ?. W; Z" c5.回归决策树和线性回归对比
: x& }: }( K& E+ b6.集成学习基本介绍
3 ~6 G$ { F% \0 E, n0 J# v7.bagging和随机森林! Y, z9 L; Y+ Y2 F" M5 @' I
8.otto案例介绍以及数据获取
3 h: D: `; a) L9 ?2 ~3 r* U* ]9.otto数据基本处理
8 i1 U* `( D8 G0 }6 E# I; W& i10.otto数据模型基本训练
4 i# w/ S$ u2 J' f; r11.模型调优和确定最优模型
y$ K: q1 c4 p' a( W4 @" u% Q9 N; d0 H12.生成提交数据
$ ~: Z8 z1 i8 H3 O: d! _13.boosting介绍
7 _/ v; J8 G2 O8 m4 T4 a14.GBDT的介绍
* B ?" y+ V. H- i: _' p, u' [% ^9 A$ C& l8 ~$ g5 ]
1.聚类算法介绍
8 T' X b$ h5 U- w# K# T* j2.聚类算法api初步实现
3 R# G ] Z: X3 R, p( j6 Q! D3.聚类算法实现流程" j5 k( o8 b2 e2 M
4.模型评估
2 G: d3 Z" f( O2 Q [3 j/ J5.算法优化介绍
! p" O9 { m- S" w/ [6.特征降维内容介绍 z$ X+ i9 j: q. P+ I2 W0 r; r
7.pca降维介绍
" b* x7 x! g* i; O# D4 k8.用户对物品类别的喜好细分案例0 ^* t% C. ~( \, A" ^) v1 T$ h
9.初始朴素贝叶斯 a$ o2 c& h5 f p" S
10.概率内容复习
- L- V5 ?" q; D11.朴素贝叶斯计算案例
- ]8 o0 ` `1 [$ p: X) e h0 |12.朴素贝叶斯案例实现16 @0 r) j! }! B1 J$ S
13.朴素贝叶斯案例实现2
* n- m2 q, @1 D, y) g6 i0 u4 C14.朴素贝叶斯内容总结
9 }# V2 q/ G+ C2 _
# M6 H) V2 k: O u) I( N' u! g6 B1.SVM基本介绍
& L) b0 ~6 Z9 A1 Q: B5 _# ?2.SVM算法api初步使用1 @; K7 }1 M+ H+ `2 C
3.SVM算法推导的目标函数
0 \+ I3 }: B% C* x( X7 F4.SVM目标函数推导过程及举例& h! w' y' J* t
5.SVM损失函数
* ~2 Q* F0 I3 y' j2 m4 O# L2 r6.SVM的核方法介绍4 a# b7 T: b' W
7.SVM回归介绍
, @' Y: r) G: ~0 z! Z8.SVM算法api再介绍
) Z! Q0 o8 V( ~% c4 G3 ]9.数字识别器案例初步介绍& `9 X- g4 | }& V
10.数字识别器-获取数据; `) l# L8 A2 | |8 p0 U/ j
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练' J- r" n. o' N7 Q, Y, V9 I6 m
12.SVM总结- Q8 \5 k$ n! c* l
6 J, h% z: O4 w6 _9 t( p' ~1.初识EM算法
8 f/ Z+ q+ z; F9 K3 c$ `. k3 Q2.EM算法介绍) P. x( p4 a( Z. n
3.EM算法实例% Q2 h4 s: O5 S6 i8 ?0 M4 W1 \
4.马尔科夫链的介绍3 g5 P2 {7 V2 a. A) q0 M1 c
5.HMM模型的简单案例
& T9 a G5 g: N8 ^2 F6.HMM模型三种经典问题举例求解
4 @* o9 f7 b: f' e0 d; X4 N9 I7.HMM模型基础
1 v, R. p* j9 Q& t1 S0 R8.前向后向算法评估观察序列概率
& l$ c# i' m+ e& u5 p9.维特比算法解码隐藏状态序列) r% G2 R! i+ r2 e
10.鲍姆-韦尔奇算法简介4 {7 U9 [6 |5 c# W1 j: l
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
# |4 F. x4 j4 @7 X
+ J* z* z8 Q" ~1 S8 c# A: q% m8 ~1.xgboost最优模型构建方法( L; U5 ]! ^& G! L3 O
2.目标函数确定和树的复杂度介绍5 _" O: Y7 m, u8 y4 }3 s+ |8 H2 n
3.XGBoost目标函数的推导
7 Q% X. f( q9 t+ I# T' F2 s" }7 \4.XGBoost的回归树构建方法# p$ `/ Q* k+ C5 [! P
5.XGBoost和GBDT的区别6 R6 u( H# v! R# \3 Y& n2 G
6.xgboost算法api与参数介绍* P8 x6 ~. D4 s7 ~. k: `" `) z
7.xgboost简单案例介绍% L; {4 J0 M' u4 a' |" q4 q/ v# c
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理 _* o) R' l- M4 ^
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
4 Q" m$ I; A" x- r10.otto案例xgboost实现-模型调优6 R0 d7 o8 X2 v! X5 l* ~+ G2 l
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行/ B9 X7 s. g! f7 v* ]! l
& L' b9 h0 f/ o0 w' b
1.lightGBM简单介绍
' V1 r7 \- _" U$ |8 U& m2.lightGBM算法原理介绍
5 M( L, I* [) _. u _( r0 {3.lightGBM算法api参数介绍
/ M2 _7 I1 J+ ]7 T `& v4.lightGBM算法简单案例介绍2 R8 U- O% ~8 D p
5.pubg案例简介- i* W5 T4 ?: H, S$ h9 q
6.获取pubg数据
3 d* H/ H$ V6 Q2 G0 n7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
& A# b0 i+ F s" ?+ o& t4 L1 R2 y/ J8.规范化输出部分数据和部分变量合成0 O: K- Q% f7 j5 a
9.异常值处理1/ o" Q& s3 x9 |. g
10.异常值值处理2
! J! |% o- P. q- ~6 Z11.类别型数据处理# h/ W( z* b+ I! Z
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
5 W/ u$ O- L$ ?+ U2 s13.使用RF进行模型训练& v2 x. s# M" h9 H) `" N* q3 U
14.lightGBM对模型调优1; m9 l; c* P& `$ T; S6 s5 ~
15.lightGBM对模型调优2, W6 r5 G, `4 H5 _- M
! M9 j4 |6 o( X; Q: u6 [# B
" t0 e+ ~- o" A6 e1 s$ S/ q1 U! R
〖下载地址〗3 r: o; ~7 `3 g8 D* l: Y9 T
, ]" ^, D) {! X# t" A( d' x; C〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 @ t. n- N8 J% W( ?
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