W0 p$ s* r4 {) J: r/ w3 O
& C7 g. h& _; C4 j2 \' |〖课程介绍〗
5 \1 D9 g9 Q7 A' Y2 L( g8 U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" ?$ Z! C& [4 D$ y/ A6 y' D
8 v9 N. X: P0 P4 P: S0 Z; z! C* B〖课程目录〗3 h( K+ }0 k; e, C7 @9 I x4 X8 d
1.机器学习科学计算库内容简介6 \9 a$ V2 _" a- F/ |
2.人工智能概述
0 T J' v& V( U9 L4 o( S# G3.人工智能的发展历程
) W0 L- v5 B3 J, A4.人工智能主要分支
+ @ P k" F# G/ G# k5.机器学习定义工作流程概述+ B8 ~8 O+ `. f1 |8 Z/ e1 y* H
6.机器学习工作流程各步骤解释0 q5 f5 C( j7 O+ Q
7.机器学习算法分类介绍4 h. E5 }$ f: a' v8 @
8.模型评估
4 R5 k E: |# G9.Azure机器学习平台实验演示1
3 m& Q6 N2 t+ E9 Q9 F0 q+ ~10.Azure机器学习平台实验演示2
0 v- d8 P7 T# x. C' ]11.深度学习简介
( R% q6 a0 d' a* I5 \0 n12.基础环境安装+ C, b! j7 e& G/ o1 u6 z7 u3 S
13.jupyter notebook的基本使用1
6 K8 [9 O7 X R0 V14.jupyter notebook的基本使用2) _$ r- B: N! x3 v! s1 n+ Y; c
15.matplotlib的基本使用. \, a% c2 a5 a' i: D% X9 W
% z1 }- P% S# C" m `/ _# l
% }7 C& d# X" c, D1.实现基础绘图-某城市温度变换图
$ b9 O3 h- F. [0 j2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图$ p* L' b. g, d& N) A8 H
3.在一个坐标系下绘制多个图像- n5 C0 h: }2 q$ G9 z& K& _0 Y* a
4.在多个坐标系下绘制多个图像
& ]/ u6 I/ _- r5 V5.常见图形绘制
: G$ j5 l4 Q+ `/ W: }2 h& ?6.numpy介绍4 w/ B5 }0 q) w- [) [
7.ndarray介绍
7 B6 i) J1 j0 S7 p, V9 e6 y. D; g8.创建0，1数组，固定范围数组- e" {8 w% h& l! M
9.创建随机数组
9 [. J, _" |; i4 q9 t10.数组的基本操作 j I9 M3 S) {9 ]6 n- d5 \) @
11.ndarray的运算
, K; d2 }' F3 B12.数组间运算8 i8 p- e) o6 u+ \& Z6 l
13.矩阵复习' U1 ^% k+ `. y0 t% ?# Q! ~; U
14.pandas介绍, a( z8 \& d+ l9 \
15pandas数据结构-series
[4 u5 z7 @% a# }) m2 M! Q; Z7 E16.pandas数据结构-DataFrame1
4 q; k6 H! |, a8 L+ E17.pandas数据结构-DataFrame2
) E* a1 d3 M- ]& _0 ]4 |+ j18.pandas数据结构-multiindex和panel
; F. |2 N. H- g7 N. n4 D( G1 q- I: C9 g* s" ?. Y
1.pandas中的索引
7 \) w8 l+ I+ \" _2.赋值和排序) o: P/ T. N! K+ T
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
2 q0 Y$ V0 [" x4.pandas中的统计函数 u+ T: t8 h/ z" C3 u6 ^$ G
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数: z5 M/ o5 ?$ Q1 c
6.pandas中绘图方式介绍/ \( t3 ~7 x; w3 s+ s' D5 X
7.pandas中文件的读取和写入
7 k+ t J3 J) b8 g5 d8.缺失值的处理
, o8 @2 X7 |! d% f( D9.数据离散化: Q- f3 [) R; Z" J* @
10.数据表的合并
2 a; y- e6 I, N! k: Y11.交叉表和透视表介绍
; G) q l- B, c( F$ d- a12.分组聚合介绍- @8 e) ` _1 P# i3 s# \. U3 x
13.星巴克案例实现
+ p4 C ?1 F6 M g! ?) H8 {; ?14.电影案例分析1- I' b' F7 \& _# l) {' I- [
15.电影案例分析
9 d2 R. Q$ x( V7 w) u: q8 F: B. o* e4 ^
1.绘制单变量分布5 E, [9 ?# v2 u) G. q2 [! Z
2.绘制双变量分布图形9 p% W0 z) T# M6 \( z
3.类别散点图的绘制0 J' H$ g8 f7 M6 p+ u
4.类别内的数据分布和统计估计; ?' c0 V6 J9 Z0 F' m8 q& f h' K! r
5.NBA数据获取和相关性基本分析
. a9 t# h2 _( T7 A: }& |6.对数据进行分析-seaborn9 E$ Y; }: h- ~4 V% ^$ ~( \
7.衍生变量的可视化实践
8 Z: ? T) W' `: k1 f' ^7 m& b8.球队数据分析
" k ]' c4 E3 V' A; \$ A2 [/ B; J9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
6 w" z e3 P' K! C5 g2 q( \. g10.数据类型转换（面积，户型）
{% M3 B- M5 t$ m0 k8 N% |7 |11.房源数量和位置分布分析: F; k6 Z4 K4 ?5 K, K1 n, Z
12.户型数量基本分析
% o) V0 h* _8 z0 N. p) A13.平均租金基本分析) ~1 g) e% g" X7 d" r* t
14.面积区间分析- r; X8 y5 L$ i! E& G2 ^) _ @) p
" [9 I( h6 r3 C2 M. u1.K-近邻算法简介
, }. N' c2 C4 E! m/ Y2.K近邻算法api初步使用
! ~5 F" y0 T) A2 o, J* Y( \- R! F3.机器学习中距离度量介绍, n% h8 e# b. b/ }
4.K值的选择介绍$ J- T% g$ r' U. y
5.kd树和kd树的构造过程1 O5 @! o. R7 j1 ]& Y
6.kd树案例实现
4 V$ J. o9 Y" e n( r# d/ S. [- z% u* ]7.数据集获取和属性介绍4 F+ `* L1 |5 |) m
8.数据可视化介绍
. U9 A4 x2 A: ~& N9.数据集的划分& O- P( j. [- s" h
10.特征预处理简介
! g0 F- t* }4 \( Y11.归一化和标准化介绍
6 O: a$ E: M2 X12.鸢尾花种类预测% x( w! Q7 R3 s/ ~0 {+ w( W
13.KNN算法总结- D' b2 X. V5 B
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
( Z& L, i& Z9 T- F$ Y8 _( ~15.交叉验证、网格搜索案例实现2 ?0 p; I8 B! r; p
* y2 x' [7 i+ s4 |) ^& c: O1.案例-Facebook位置预测流程分析0 |! _$ _4 g+ }- G1 ?
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
3 c* n2 s% _9 s, b$ M& C3.案例-Facebook位置预测代码实现2
* ?" b# A' x) p5 J# n4.补充-数据分割和留出法
& H( G% x+ ^/ e5.补充-交叉验证法和自助法
. j3 h$ q+ x" D0 \) k1 B6.线性回归简介3 s% ]0 a/ i+ U- v- ^2 J
7.初始线性回归api
+ E7 d& x* ^! v3 `2 ]( g8.数学：求导8 P* K- h. w% U1 B0 [- B, y( T; x" ^
9.线性回归中损失函数的介绍& d! p/ j( v) y
10.使用正规方程对损失函数进行优化/ y& p# r7 {: U" m( O
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
! N( u9 m9 y1 p) B% x% ]$ ^12.梯度下降法方法介绍( `9 E) f1 ^* a# Q. X) j
13.线性回归api再介绍
% R$ J t; b+ z# D% O- a1 z14.波士顿房价预测案例
- G" B7 P# W I' {# z2 X15.欠拟合和过拟合的介绍
4 p- u; q9 p2 G16.正则化线性模型
, r- Y0 h% `. R; }7 B17.岭回归介绍
, Q9 S, J% C! x9 e18.模型保存和加载4 h. o4 s0 Y& Q9 A2 W
: E0 V6 U/ k& e: Q( `/ @9 g
1.逻辑回归介绍0 e" p$ G f/ X
2.逻辑回归api介绍
' G0 { g7 I( J$ l: R8 P% y3.肿瘤预测案例! b5 h7 C! x6 d& y6 r a
4.分类评估方法介绍
9 m/ m! q9 B1 Q9 K+ _1 b5.roc曲线绘制过程
4 V6 q9 q, V- F s* Y$ {6 G# O& k6.补充-类别不平衡数据介绍
" m% d6 C" t% M7.补充-过采样和欠采样介绍
: R8 |/ x3 x/ G% C2 P, s% O8.决策树算法简介. v& c5 T5 ]+ g+ r4 i/ B5 }4 F
9.熵的介绍
$ a5 t( x B9 G0 |5 v9 N& h10.信息增益的介绍9 B& I* J' [- j1 z1 q# O+ I1 `
11.信息增益率的介绍
; v/ M: p! D7 ~5 t3 n6 X12.基尼指数的介绍7 F9 m5 y* @1 K2 L
13.决策树划分原理小结. @; ^: }& R9 N, p o5 n& [4 f
14.cart剪枝介绍8 d% D+ {( V6 R5 e5 G3 u7 X
15.字典特征提取
9 [6 I3 N$ _# F3 g7 y6 F16.英文文本特征提取
+ o8 D; u, N9 u+ O4 j( H' d, ^17.中文文本特征提取
7 E G) N3 l E* x) Y/ j) d18.tfidf内容讲解3 S% _# H; f! l/ h. f! Q7 ~
, O2 L2 ?. v1 l# I
1.决策树算法api介绍" p$ u3 z/ Q$ t$ S% n. x
2.泰坦尼克号乘客生存预测" L0 K5 ^7 k7 s/ J! t
3.树木可视化操作; h C6 R+ G3 E% X# m4 Q& z
4.回归决策树介绍
4 C7 d) y4 N1 d7 w. F6 R5.回归决策树和线性回归对比7 H; x0 a7 L8 i/ ^' G3 |
6.集成学习基本介绍
: [" U* j1 w( {6 P7.bagging和随机森林
3 b5 h+ d; U) M, A2 N8.otto案例介绍以及数据获取+ A3 {3 H. K3 k* G! [8 C* N
9.otto数据基本处理: y4 f) @( h( }
10.otto数据模型基本训练
4 w* w2 p! x, f {& @$ ^11.模型调优和确定最优模型4 v4 \) ^: A4 d8 r* L# O* r4 a+ s7 W
12.生成提交数据
: e# o' }/ Y9 w13.boosting介绍
& u% V4 k# P' i14.GBDT的介绍. r9 Y# I2 O( r) L5 q: P
7 s( o% a P6 D
1.聚类算法介绍) ?0 Y$ D1 [' O- s) F
2.聚类算法api初步实现) B, ]* [7 a0 |' @ F
3.聚类算法实现流程
9 }! A3 E8 n! c; _4.模型评估
" ?# f h9 @- f* u5.算法优化介绍( a: ?3 \: u( u2 }3 B. F/ n
6.特征降维内容介绍0 D+ u. k" Q* J8 l% ?
7.pca降维介绍
0 a( n# T: G/ z5 }* W8.用户对物品类别的喜好细分案例
3 g# _( ^& \3 X* c# D+ n5 F1 Y9.初始朴素贝叶斯
# b1 q0 J. w4 N: l- d+ S& E10.概率内容复习
+ |8 {( o+ ?2 m! ~: h11.朴素贝叶斯计算案例
4 t- d. @8 H, h- _/ X! S12.朴素贝叶斯案例实现1
+ |& T8 }+ @! ^: e5 ]13.朴素贝叶斯案例实现2
$ k* I; V7 @5 m- g' P; u14.朴素贝叶斯内容总结$ e, \2 O4 i& F4 M) t
# M# z( I+ g5 i# Y1 l2 M7 a) v
1.SVM基本介绍
0 e0 M% C ~0 F& L$ f+ y8 E2.SVM算法api初步使用4 {9 F. l6 O2 _) h7 Z2 n% @
3.SVM算法推导的目标函数 r5 R3 v- p% q1 s
4.SVM目标函数推导过程及举例
$ A. w' p% \+ ]5 N$ L7 c7 g5 ?0 {7 b5.SVM损失函数! Z0 l. I6 C$ G7 w
6.SVM的核方法介绍' j, y* `7 f/ }
7.SVM回归介绍9 B/ ]& a. n# S( ^
8.SVM算法api再介绍
! f; G n4 } X9.数字识别器案例初步介绍
5 \1 F$ ^9 Q9 V% _4 B) d$ P10.数字识别器-获取数据7 [; Z, R& B: d% h+ z r5 Z# l
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练) n2 t# x2 a; a6 `
12.SVM总结
( i! M3 X4 M, g0 o( {7 _- q: Z0 p8 ~) S4 M6 G- L- l5 x3 K8 E
1.初识EM算法
7 X2 c) L, G1 ?4 W' o/ K2.EM算法介绍4 I: ]2 X j+ w+ ?/ m( i
3.EM算法实例
* N9 W( o2 {. f d8 [" t N4.马尔科夫链的介绍
# p/ P4 B) C. N( [6 ?) F5.HMM模型的简单案例
9 F, J% S* q* y F& [6.HMM模型三种经典问题举例求解 K/ l A3 @/ d! G' Z9 a
7.HMM模型基础' s: F' x- {5 y2 X) t
8.前向后向算法评估观察序列概率
8 P8 a" K- Z% Q/ [; i# \) z e; X9.维特比算法解码隐藏状态序列
5 M) d6 \/ Z# D10.鲍姆-韦尔奇算法简介
* H5 |! U3 _2 ]11.HMM模型api介绍及案例代码实现
* W3 J. w- d2 y+ f: w) s4 A/ D S) Y: z
1.xgboost最优模型构建方法( B3 O; k- E& W9 Z& I, _# i
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
. x7 U- k9 U7 i. {: \: h3.XGBoost目标函数的推导
+ g) O' y# E1 c$ B! q' n4.XGBoost的回归树构建方法
% @% i, ~- \9 j5 r! ~6 E; Q5.XGBoost和GBDT的区别
: B# t4 W3 ]' j/ j9 k1 ]/ `, R6.xgboost算法api与参数介绍
# V' f& P9 ]( g8 ~5 z# s& e7.xgboost简单案例介绍) H* J( k7 m/ o# A7 g1 \
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理5 K7 o4 Y6 i# m: H
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练8 @ [: }" `, e& ^# |! \5 s% X
10.otto案例xgboost实现-模型调优) N! X" c P% m2 q2 e& Q& Q
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行- K6 N4 L& O$ C% O; U! U
, A A7 V; C( \0 [* u
1.lightGBM简单介绍, K* ] x7 g+ q6 { K2 S
2.lightGBM算法原理介绍" X5 t$ M2 o l
3.lightGBM算法api参数介绍
$ T3 r- w% C6 U V4 c+ H- k4.lightGBM算法简单案例介绍2 j# r0 b. ^+ }' ^5 L4 v* Z
5.pubg案例简介
" [6 h3 ] Y) o& ^& j% G6.获取pubg数据
, n' ?) I5 x! d2 \1 x. J" ?' {7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
, Q S& T7 w7 B4 B8 R. Z+ D8.规范化输出部分数据和部分变量合成
; \, M- }/ H' S Y! }9.异常值处理1
/ t; M! { l+ w1 q" V. }3 `10.异常值值处理2( v% C# F" v/ M/ w' X& F3 u5 k1 l6 }
11.类别型数据处理0 i6 ?4 J. p9 ]! G( `* @6 q
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
; m' f/ U. ~! h13.使用RF进行模型训练
: @1 f. D2 [* N, Q5 \8 U! N; I- t14.lightGBM对模型调优1, `% R. P3 E/ B) q4 Y6 P" k4 X
15.lightGBM对模型调优2
9 D( k/ ~. O6 e6 S J! N
- ]' r- g1 v0 o, O( q f% o9 S
* k0 S( T( Y+ ?0 m) G〖下载地址〗6 p: ]) l$ ^5 Q& y. g2 t; M
8 T! Y8 r7 O/ Q$ F# o2 `
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