/ N# Z+ [2 W# O8 V7 y8 T% a3 f
( l4 U/ P/ Z4 d6 Y〖课程介绍〗
1 q' \+ D! m% @, \0 M# I" B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
9 S. z7 c+ x4 `7 U: L% l! e" Y& i& S$ f/ x, X, z& e
〖课程目录〗8 O, S% M4 u) G
1.机器学习科学计算库内容简介
0 R5 A3 V X1 P* l2.人工智能概述
. O2 T+ G& \7 K) ]9 Q; \3.人工智能的发展历程' z N1 c. t8 J, P$ {9 T
4.人工智能主要分支! b1 B7 d3 z1 B# B! s
5.机器学习定义工作流程概述
/ @$ @# m; E' `9 n: ?2 Y6.机器学习工作流程各步骤解释
) u+ O& |" m7 J7.机器学习算法分类介绍
' e+ b5 _# |' G, D( H$ z- n0 z+ g8.模型评估) Y' g+ M* E2 x, F5 P
9.Azure机器学习平台实验演示1
$ i6 g0 L* r( z0 D7 B10.Azure机器学习平台实验演示2
# n) f' D: P3 e2 ^6 a8 a5 `11.深度学习简介/ ?) T/ n2 [5 F! t; B
12.基础环境安装
7 w: [; k% E1 R* I- E; k- [13.jupyter notebook的基本使用1
4 O! P, Y4 H: X& d) W$ q14.jupyter notebook的基本使用2
: d1 Z2 X D; @; |: a# N. U15.matplotlib的基本使用
% }5 f, v$ K% N- J \, k4 ]% |& F& I5 S& |6 h. M
% d& s, z7 u0 N4 ~1.实现基础绘图-某城市温度变换图
- h* [ u; [2 b' | w, Z: b3 M2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
( ?3 R9 }* i' E* Z5 w4 M3.在一个坐标系下绘制多个图像: ]0 _) }+ Y2 x c. d* f
4.在多个坐标系下绘制多个图像
2 W: b2 f. ?. s5.常见图形绘制8 @$ x8 t1 R8 F2 f, \5 B
6.numpy介绍
! W* L1 ?3 q( T7 e/ v7.ndarray介绍
" X+ L7 Z( r& H& ~8.创建0，1数组，固定范围数组
+ c; F; y8 H: x5 M0 L: ~( |9.创建随机数组3 \/ N! x. R/ z: N5 f4 @
10.数组的基本操作* e a ?6 t6 S/ J9 ~- ^$ d& L
11.ndarray的运算! f n' ~4 @3 B# E g
12.数组间运算
$ U' d0 L2 ~% {2 K9 P13.矩阵复习 U7 ]' c8 | D
14.pandas介绍
- ?& L: ~3 m- y5 Q15pandas数据结构-series' Z" A! T1 N7 U# x: t. \7 l3 A
16.pandas数据结构-DataFrame1
1 E3 c) m! Q6 M& Z$ C8 d* A17.pandas数据结构-DataFrame2
& c( y- L# t3 f# f- X18.pandas数据结构-multiindex和panel. y4 t$ ?& Y, G
8 e) Z* b7 O; e# e, }* Q2 q4 b
1.pandas中的索引
- G' p. ?1 z7 i F2 v2.赋值和排序
! }7 H; e, K, w' S% @8 T# ^3.pandas中的算术运算和逻辑运算
! H- J. J/ \& Q% k/ |+ e% Z: ^4.pandas中的统计函数- @# `1 c# _) H0 s
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数* k, A$ W3 [/ d# s/ T8 Z4 y
6.pandas中绘图方式介绍
. O; _. _% f/ ?7.pandas中文件的读取和写入
( ?& b3 ^; Z" G& Z _& A$ }2 D8.缺失值的处理' o4 e8 b5 V$ E5 k& h
9.数据离散化) ~+ O4 ]1 A$ w8 [' N: p
10.数据表的合并
K( q8 W4 f8 S9 }: [) C11.交叉表和透视表介绍
- {$ X- V* y4 f$ L3 A; r$ Q6 l$ ]12.分组聚合介绍! }+ G8 o; ^6 j o
13.星巴克案例实现
/ l3 J/ F4 H! P! a8 B6 _1 Q14.电影案例分析1: i# N+ J, h, n7 x! ]4 \
15.电影案例分析 k! P% o% R9 ~* f* x+ |4 s$ m
6 R! {; L5 @3 J8 v' Z7 x% U
1.绘制单变量分布
3 c4 P- t I, X7 j5 T- N2.绘制双变量分布图形( |' L9 [. n3 G( {
3.类别散点图的绘制
% m3 D# Q- f( v0 w7 f: [% ^( ^4.类别内的数据分布和统计估计* t& c" a/ x' |, r& ^
5.NBA数据获取和相关性基本分析/ z5 c, S2 s- `1 \8 b% m. S9 n4 R
6.对数据进行分析-seaborn
; `6 C# S5 K+ I" W( [5 s0 |7.衍生变量的可视化实践
' L! e% o: v6 P4 i" T3 ]5 s, W8.球队数据分析: a% D7 k, Z0 E6 r0 M$ ]# ?, H
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
- E* e/ Y; p$ U% {, a7 m10.数据类型转换（面积，户型）" k, y3 d4 a& u0 t6 o2 ^; z
11.房源数量和位置分布分析
, u0 N- ?6 [) x/ W$ y12.户型数量基本分析: h3 f$ Z' @3 x& R' | b
13.平均租金基本分析
0 K# \3 ]/ w! N" M+ }( j14.面积区间分析* k7 i- |6 p' y7 j
8 d" a; \" K4 Z% l1.K-近邻算法简介4 Q, ]1 t2 p/ J# c' q
2.K近邻算法api初步使用
& i g0 M2 h! H8 G5 }& T) S3.机器学习中距离度量介绍
" K: y! ]& Q7 M! u2 A( K/ C4.K值的选择介绍8 P1 k0 W. i" K2 A h
5.kd树和kd树的构造过程
# K' Y! B3 x, L0 Y6.kd树案例实现9 n) w% _! |4 M y) F P! `
7.数据集获取和属性介绍
# o4 K1 k% ~/ p% ]' r' i8.数据可视化介绍8 _4 y4 K/ d# d+ X$ C0 z
9.数据集的划分; |6 C6 l7 P! Y5 A
10.特征预处理简介
1 q2 f; q! i7 |' \" N11.归一化和标准化介绍- b7 Y: ]7 z0 e# U+ V+ ?
12.鸢尾花种类预测
8 H2 T, S/ {$ _- m13.KNN算法总结
8 A1 b" Q5 l$ Y. T14.交叉验证、网格搜索概念介绍
' Z; Z0 _# B s: H+ b15.交叉验证、网格搜索案例实现
3 m2 `8 L. l' n2 |! ~; k$ z" G
# @. {# m- p1 p4 m: j- r1.案例-Facebook位置预测流程分析. \, U8 E2 p( A) \$ Q& L1 `" o9 [
2.案例-Facebook位置预测代码实现15 L, D4 y+ O1 F% O' O: `7 [
3.案例-Facebook位置预测代码实现2( R( I, x9 z6 \. k& y# C) r
4.补充-数据分割和留出法
4 N3 q; v5 Y5 j# d- D5.补充-交叉验证法和自助法) I, a4 Q$ i" M/ Y5 d$ r1 H4 L
6.线性回归简介/ j+ W+ J0 R: D1 s5 m% e% I) x% w0 Z: q
7.初始线性回归api2 A: r9 L8 O. s! M
8.数学：求导
( E0 ^/ t( D# |8 a/ U0 [+ \ a1 ^9.线性回归中损失函数的介绍
6 t" Z0 J u- h, _! m+ a. Y- ]; S10.使用正规方程对损失函数进行优化
5 z6 `* T, {8 _ r! c' ?5 |; w% M11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
! i, Z4 A4 H) B' M' F6 Q& ]12.梯度下降法方法介绍
" {& M. z* V" x( {7 q13.线性回归api再介绍$ }! y: m. P: V9 a [/ u
14.波士顿房价预测案例- _; |; Q& N. v* e" V# ^/ x( I
15.欠拟合和过拟合的介绍% h2 X$ N4 ^6 \
16.正则化线性模型0 V% H+ k+ G* e$ f+ @! J
17.岭回归介绍
4 g2 U- |* f( X* N$ _: W18.模型保存和加载# s7 I- @; Z; I- k, X
* S- I, L0 p' I3 j% H, r
1.逻辑回归介绍$ I: _; r6 l$ s( d+ q4 b
2.逻辑回归api介绍) a, B; b1 g+ i
3.肿瘤预测案例
# o+ {. V4 K0 D& c- v- V" `4.分类评估方法介绍: ^" M% S. M1 d/ \5 e8 L$ Z, d
5.roc曲线绘制过程
+ a; f5 E3 T8 J6.补充-类别不平衡数据介绍
( M8 `# ?% H, d I' o7.补充-过采样和欠采样介绍
. b ?) Z2 U8 u( f8 m8.决策树算法简介3 |1 c0 q( W& l
9.熵的介绍4 Q" C3 |% t8 L$ x$ G. z
10.信息增益的介绍. f4 J! s4 {( x7 ^
11.信息增益率的介绍
# n. g3 o j, Q7 o$ A1 D12.基尼指数的介绍" r! k1 a. p# k- T; J; b: C
13.决策树划分原理小结
: K# B- x2 u. u2 H14.cart剪枝介绍6 ^% V+ D/ H" q/ n' G* |
15.字典特征提取! O# \0 @, m0 ~, F, ]/ B
16.英文文本特征提取
1 ?" O, C& [+ P* ^' M3 X$ ~17.中文文本特征提取
- w2 p) q& J0 D0 j18.tfidf内容讲解
/ P6 ^- H0 g. ^
% L" h0 x0 {( V% E! c1.决策树算法api介绍& Y7 A- h3 X* G& j Y2 c
2.泰坦尼克号乘客生存预测7 E. c8 c e: p
3.树木可视化操作' r' X! \" @$ \+ E
4.回归决策树介绍
2 a( O0 F0 Z- X, d' n: q5.回归决策树和线性回归对比
( S0 @ }4 {7 I5 a- y2 d6.集成学习基本介绍
2 {4 T( r+ v1 l# T b! B4 o9 t8 o7.bagging和随机森林' M, d' f3 q. T- e
8.otto案例介绍以及数据获取
$ e5 F5 }0 }0 I" B4 z4 g) d9.otto数据基本处理
7 q9 O; G4 P: A4 T10.otto数据模型基本训练- ~9 a2 K- l% _& ~! E
11.模型调优和确定最优模型% N0 F- C, Q3 u
12.生成提交数据! {4 b; D& G' }
13.boosting介绍- y+ `8 H0 l2 i! r, A
14.GBDT的介绍0 Z" ?3 o* ^ p4 K* X
, ~, n/ v) g$ E2 V& m
1.聚类算法介绍
6 g3 N( k' ~/ b2.聚类算法api初步实现
# g1 q. y; J9 v/ p1 R$ |+ q/ B% H3.聚类算法实现流程0 |3 q$ q6 v; o5 x
4.模型评估 ~1 j! s- B, F7 S; a
5.算法优化介绍% M' B: }1 B/ m4 ~$ I! _. l/ Y+ c
6.特征降维内容介绍
6 K$ o9 P: A. \$ z% O7.pca降维介绍$ b4 D, a' S( t; H& H& v+ G2 L
8.用户对物品类别的喜好细分案例. v! B- j! Z' V4 Q- V' P
9.初始朴素贝叶斯
9 S& |* |' [* h$ C1 w p. C10.概率内容复习& x) W, E* {7 j8 X2 ]
11.朴素贝叶斯计算案例
& `7 c( U2 f9 {* [8 h& d12.朴素贝叶斯案例实现1
% i3 r: L4 K, H$ S6 g$ E1 A13.朴素贝叶斯案例实现2
5 M, o/ R. x: g8 H, l14.朴素贝叶斯内容总结
7 |. E9 \$ x" M
7 C# `- C' P+ s8 A+ K" h1.SVM基本介绍( w) h, _: T; q' m8 K6 \' Z& z9 \- H
2.SVM算法api初步使用3 f% @* a7 {* ^ r
3.SVM算法推导的目标函数
( w# ?) C; K1 | _4.SVM目标函数推导过程及举例1 n" e( {) T+ P; l' o# F8 Q6 w6 j \
5.SVM损失函数
6 U) Q5 r. |% W' T; H" Z6 h/ o2 z2 p6.SVM的核方法介绍
3 y& @& u6 v% r+ p9 G6 v7.SVM回归介绍
* g4 Y& {# o$ t8.SVM算法api再介绍
& G: d. N$ x9 F2 E" B. x9.数字识别器案例初步介绍+ C: d6 F) ~. y& q
10.数字识别器-获取数据3 h8 \& ]8 K1 x1 D7 p
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练7 d, e2 L' c4 @* [
12.SVM总结' Q5 W$ w; I; K1 f) v8 J5 J
5 z/ r- ^5 K/ q! O5 j1 s' J
1.初识EM算法
2 u: G% ~+ f, S7 R+ E2.EM算法介绍! A: ~: c+ a( f8 \
3.EM算法实例0 u" b5 v4 Z+ d$ Q% k
4.马尔科夫链的介绍
/ Y1 n1 ?$ {9 F# i1 m5.HMM模型的简单案例
$ z8 @* Q; `+ j' L) `/ N6.HMM模型三种经典问题举例求解
) A2 d2 g( b- r9 K: S7.HMM模型基础
7 r2 S( @ U$ G+ y8 N' W8.前向后向算法评估观察序列概率, T( s, L: f: X; [% ?1 C, J
9.维特比算法解码隐藏状态序列( m7 J) h2 \0 r- Z
10.鲍姆-韦尔奇算法简介; J" O* X: D5 x1 ]
11.HMM模型api介绍及案例代码实现1 i; b- ?5 Q8 w# G$ K
* F" j% n- R* i7 C) o8 W
1.xgboost最优模型构建方法/ a+ I( @& ^$ i4 g" V
2.目标函数确定和树的复杂度介绍- g- f0 _+ @# ^ r
3.XGBoost目标函数的推导
. q4 q5 N# ?6 B4.XGBoost的回归树构建方法
. M% T" N: V2 _% a# H6 [7 f5.XGBoost和GBDT的区别* A& Z$ O' E% e" Q U$ s
6.xgboost算法api与参数介绍
- D% |& i+ J& E$ D4 ?0 o# @7.xgboost简单案例介绍$ U+ ^/ l" W6 D, G8 t- F! e
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理 ~2 I2 w; r6 a# \, r: y. X5 X
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练% T; V4 f+ i4 {
10.otto案例xgboost实现-模型调优, F; o9 ~4 o" G) B. e
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
- s z0 c; ?4 W$ p
* {9 u* X! l: x J. w5 e1.lightGBM简单介绍 k# r7 D8 U2 A: }* R: o; d
2.lightGBM算法原理介绍! D- V9 c, y/ j. u! o! d4 l. T
3.lightGBM算法api参数介绍
: f3 C) S" ^) U4 O( Z4 z4.lightGBM算法简单案例介绍: Z/ r4 c2 f% d! r& q
5.pubg案例简介
1 R, W" j y5 v* j: L0 e: M9 x6.获取pubg数据
7 Y0 V: G# U- Y- b2 F7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
3 R1 B; U3 n- z5 a- m# Z: _( a6 E8.规范化输出部分数据和部分变量合成- A& k5 P' R7 Y* s5 M
9.异常值处理1
; X& T$ r4 g) c3 u+ E: S10.异常值值处理2
. W3 }: y/ m& x2 A11.类别型数据处理
% O- i! w M* T% q12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
1 e# x+ n- C6 H/ H- f: y13.使用RF进行模型训练) G m6 N* X; b7 |% p: S
14.lightGBM对模型调优1$ Y5 v1 E, K A0 P" Y
15.lightGBM对模型调优2
6 g6 e2 G0 Y2 a2 L) L7 k7 h% `9 G) Q
: G3 B( H Y. o
〖下载地址〗
! U" |' c0 m6 J+ q* i% ^
. L- d' _" w4 K9 H( l& m〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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