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: D) C' `) h6 u' b Y; M( ~〖课程介绍〗
& D: M- A; Y0 v! g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
% w' z" m7 }/ s% X% }7 R
_. l" K2 Z4 i" e& U2 w+ C〖课程目录〗% S5 [* e8 k j
1.机器学习科学计算库内容简介2 D' [. a4 N, V4 W
2.人工智能概述% j4 u' D, P# F _% C
3.人工智能的发展历程% [1 D* c X6 c' r9 _
4.人工智能主要分支
6 Q% N% |$ o( x6 l2 N* S5.机器学习定义工作流程概述0 p9 `- D, k1 z; z& s0 Z M- P
6.机器学习工作流程各步骤解释& R$ {7 D8 T- ]7 w- B: p$ y( A
7.机器学习算法分类介绍
N* R- R! G# Q, \8.模型评估
3 r* h/ c* F' P9.Azure机器学习平台实验演示1
+ j8 p+ A5 @9 h' X10.Azure机器学习平台实验演示2
2 @6 C0 Z5 M0 I11.深度学习简介1 z" L; L) R3 @* I
12.基础环境安装) _0 s8 U) H/ X2 W
13.jupyter notebook的基本使用16 r d% m/ x! p; e$ g! S& Q
14.jupyter notebook的基本使用23 D% L; ^5 W; D, i% Q3 @
15.matplotlib的基本使用* n9 y) [7 ]0 [, ?, w) C* y
& u& X% X# b Y l1 Z9 H
8 t R( ?; I' |3 N# l* f
1.实现基础绘图-某城市温度变换图" ^8 }1 h! ` M
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图4 m( ^- H2 Z0 w, O
3.在一个坐标系下绘制多个图像
8 W7 a" O6 H$ k* w' X4.在多个坐标系下绘制多个图像' N. S {# \& w0 l9 f) q
5.常见图形绘制& h4 O' E* ?/ R& @2 c7 z
6.numpy介绍
/ T* b. l% _' ~( a1 F# @& z; {7.ndarray介绍1 W. p! B+ p, P' d, P3 Q2 ?
8.创建0，1数组，固定范围数组' l( `, i# R8 Z5 A1 ? {+ Q/ f
9.创建随机数组1 s6 W, ~/ @' i3 t4 W5 ]4 V) y7 I
10.数组的基本操作8 ?1 |' i( `( L% E7 ^6 P
11.ndarray的运算
, e( w8 a2 s0 N& F8 t6 O/ S7 n5 o12.数组间运算( ^3 r3 V1 `6 p' T
13.矩阵复习' k* ^) T8 ~4 t
14.pandas介绍
, v) {! v( E$ G* q: n15pandas数据结构-series
! b }3 W* B+ E& K m16.pandas数据结构-DataFrame1
7 O/ `# A+ E% S# R6 i( J/ m17.pandas数据结构-DataFrame2, m6 \& z# h- Q# _" e) j& L
18.pandas数据结构-multiindex和panel
5 T, S1 N; i8 z& c2 F0 r( @( Y& F8 T4 G2 h
1.pandas中的索引2 M6 W% z/ G1 |+ m+ c) X" Y
2.赋值和排序
' Q5 S5 h" J& \: M3.pandas中的算术运算和逻辑运算. W8 u& L1 S* c3 y2 g
4.pandas中的统计函数
/ a* C, p! O; p% B) h( v* a7 `5.pandas中的累计统计函数和自定义函数- ]+ e" _5 Y: A
6.pandas中绘图方式介绍+ S' y% d3 d% S# S/ o
7.pandas中文件的读取和写入0 Z8 O$ }2 X6 Q9 l0 F$ W9 h/ N
8.缺失值的处理
) J( g$ l. q+ V0 a9.数据离散化+ Z; h2 Q: J* A5 I$ Y/ v
10.数据表的合并' A; G" |$ H; v H. k
11.交叉表和透视表介绍
/ b" `8 N& l' R$ K12.分组聚合介绍+ b8 y; C o. c# J8 T" `
13.星巴克案例实现
3 x# k+ c9 s8 L# e9 b, m14.电影案例分析1
3 w. Y. W& ^2 m0 h6 L& ~15.电影案例分析
) w: l9 P. [$ h% y- a
! R: S3 X% d9 @) r5 C$ q) C1.绘制单变量分布, c0 m. C# l) Q0 s
2.绘制双变量分布图形
) {+ [) a) }! w) g, }: ]3.类别散点图的绘制
/ j8 [& M* A# y7 O0 h- V4.类别内的数据分布和统计估计. x. h% T+ i# {; J4 y5 D; L* c
5.NBA数据获取和相关性基本分析
" {0 L$ z1 c5 `' C7 h9 k; H6.对数据进行分析-seaborn
' T8 T4 `2 W' E! B) H* X7.衍生变量的可视化实践
/ k6 {1 s! I U7 [6 t) P; [8.球队数据分析
" L7 A k6 R! h9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理& X/ D9 J ^) U! ^
10.数据类型转换（面积，户型）
7 M" j! _ z* G6 G3 d+ H11.房源数量和位置分布分析
6 K" b( s" c6 Q12.户型数量基本分析
% b) Y. M9 ~0 B4 r8 }13.平均租金基本分析
& U$ Q2 E5 A% _7 {5 b14.面积区间分析* k( Z9 [, q: [2 c! W4 y" ^
6 A5 j( \8 l# O7 x7 @1.K-近邻算法简介
l) B- L- `" ?2.K近邻算法api初步使用' F* c# g, `; k4 g! l
3.机器学习中距离度量介绍
. W, k- l3 ~: {/ [. Z4.K值的选择介绍
3 K& h+ m" J3 n# {) ~0 L4 E$ M5.kd树和kd树的构造过程" p1 ]- r9 Y4 R( {( n% K
6.kd树案例实现% T6 Y8 @! A, s% c; F6 B* b
7.数据集获取和属性介绍
# @- f D- [" K+ E3 ]1 S! n) e; u8.数据可视化介绍
F0 l; D; g( S, ]6 h8 F9.数据集的划分/ s M0 U- n/ J( q
10.特征预处理简介
p, U) c3 i& g* q$ ]- r8 h& w11.归一化和标准化介绍
/ [2 H8 r, X: _12.鸢尾花种类预测2 X- \0 \& p A9 r
13.KNN算法总结# Y' B; h) \( a# z
14.交叉验证、网格搜索概念介绍5 ^. _; p6 N4 n: m# N
15.交叉验证、网格搜索案例实现
9 c9 T& m* T: d( V/ ?) s* U2 {4 v" F$ ]- j" W
1.案例-Facebook位置预测流程分析
" k2 W* y* Y6 B) m" y$ Y; \& ]2.案例-Facebook位置预测代码实现1 G: R6 _& O% L
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
. U, _. T8 Y) T; Q& b4.补充-数据分割和留出法
) [) j" H8 @5 z1 Z2 |5.补充-交叉验证法和自助法, K- L/ C8 d! E: S
6.线性回归简介3 t3 J1 C' a/ ]
7.初始线性回归api) Z0 l3 q, ~3 Q; I6 p( Z
8.数学：求导
) P. M! ^, J/ }. R6 }9.线性回归中损失函数的介绍
0 y5 W6 p( H* h10.使用正规方程对损失函数进行优化7 k1 D; x# ?- H$ _3 U; E# {# t& a3 H
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化) D' U% { V0 B: E2 T
12.梯度下降法方法介绍6 L3 j1 R# u$ `+ d @* g/ s
13.线性回归api再介绍) u; i' U3 {1 B
14.波士顿房价预测案例% Z: b5 r0 X" i& l0 W
15.欠拟合和过拟合的介绍; b( w/ v, w4 g2 J4 a" C
16.正则化线性模型* n$ w$ U" m' J0 E& C+ Z
17.岭回归介绍3 e+ o9 m0 O3 f0 K
18.模型保存和加载. c) X$ T3 g2 F Z" D; ? h% z4 {# c
q/ v- G$ x9 G A
1.逻辑回归介绍4 u! ~4 V: q2 k: @+ @
2.逻辑回归api介绍
0 A4 z! T4 \5 G2 R3.肿瘤预测案例/ Z" O2 d1 Q& u' W4 D
4.分类评估方法介绍
9 l; R8 x: ` \8 Y5.roc曲线绘制过程2 A% R. z, }7 c2 Y a
6.补充-类别不平衡数据介绍7 R; S/ _' L7 {' g8 q/ i6 d+ I
7.补充-过采样和欠采样介绍
4 [3 v# r" P' ^8.决策树算法简介
, [' z( Q$ U: v( N9.熵的介绍! N- N" t1 A! C. j% v
10.信息增益的介绍
4 Y% w) z9 p/ G. D h11.信息增益率的介绍
2 G% i& q- S5 p u5 P7 i" b12.基尼指数的介绍
1 o. w) b+ T0 h: z, F1 w, ]13.决策树划分原理小结
% `+ ^) r2 y( m; \: {14.cart剪枝介绍
$ p/ \( B/ J; g% S15.字典特征提取
; R1 D# m: }( U+ |7 _. X16.英文文本特征提取, g' i' J. b5 Y1 l7 X! D/ G( B
17.中文文本特征提取8 F; }' v( R- {( M# s
18.tfidf内容讲解
" d% L H, n- \
. n8 Q% ]. d" W. ~! ~* m. U1.决策树算法api介绍
" [3 z) S# J8 A& b7 h3 V' p2.泰坦尼克号乘客生存预测4 ^+ {: w! ^7 M, u* C( T
3.树木可视化操作
. _; n4 x3 k1 J4.回归决策树介绍3 A6 }1 S, [$ L1 _! m) m
5.回归决策树和线性回归对比
; O, v; W- \( P) M+ @3 k: a6.集成学习基本介绍
% @2 K# J, n7 w+ a# z4 t7.bagging和随机森林, ] S) t) X2 O/ s- ]
8.otto案例介绍以及数据获取
6 Z5 S2 z8 \% a) `# P0 i. a9.otto数据基本处理
& c4 u; o2 t8 ~( z7 M, T10.otto数据模型基本训练' c% Q; I" n' u$ h4 }/ q
11.模型调优和确定最优模型
; @! J- a+ f+ ^7 f( q. T12.生成提交数据4 o5 z1 H: P) p# \. L7 W
13.boosting介绍8 Y0 V/ l8 ~3 x# u' O* K( Q
14.GBDT的介绍+ h% ?- l( q4 q8 H* j
2 W& W" ^ y+ j3 q& O6 K4 g
1.聚类算法介绍
- v1 o: W8 y6 D5 E2.聚类算法api初步实现
* s& r/ D& G2 t3.聚类算法实现流程
7 V d9 R4 [4 \( R4.模型评估; V- V: u8 q$ ~9 @) n4 s" f) w
5.算法优化介绍3 w" E* p: [0 g+ S
6.特征降维内容介绍
$ D' ^" M! D; I# N/ c( }7.pca降维介绍
# E y" u. k6 H& W( @8.用户对物品类别的喜好细分案例
3 Z' _5 t3 ~ Q7 W9.初始朴素贝叶斯
7 B/ S: ~- q+ }- w' K' K4 W10.概率内容复习
, {' ?+ r$ ^: S3 Y11.朴素贝叶斯计算案例
- a! u; Y2 D( t. |9 D {' \) T12.朴素贝叶斯案例实现1
: X' i; T8 }: R; b13.朴素贝叶斯案例实现2; P- T- ?# G" M8 t& q5 t) o
14.朴素贝叶斯内容总结
6 Z/ f8 D/ X" I- e4 ~
) Y* P' V/ n4 I. p/ Q1.SVM基本介绍. k6 v- x" o2 V% o
2.SVM算法api初步使用) v" T& r2 R, m. }/ S4 A: J
3.SVM算法推导的目标函数! O5 a! x. ]) j7 a, x
4.SVM目标函数推导过程及举例8 L! |7 S. C# X) v! J) Q* `
5.SVM损失函数, E' T% D3 s: d6 C9 d! r
6.SVM的核方法介绍! A+ }1 O) O# f! I9 S Y2 e- R. h% n
7.SVM回归介绍3 v; t' `, T" ~2 ^) J9 d% \
8.SVM算法api再介绍
6 Q/ R! w; v9 n7 l- W& f9.数字识别器案例初步介绍. F, {' O4 K) A7 V
10.数字识别器-获取数据3 B' C6 d( O! h1 j
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
/ Q2 P1 G S: r9 e6 S$ v6 Y* u12.SVM总结0 L2 T7 X1 w) r9 A
0 B2 k& v! Z2 `5 v) e: I8 }. N
1.初识EM算法0 z' z. g, U% M6 ]0 Y
2.EM算法介绍; I0 H, b% v( W( N, K; ~: P) Y, q
3.EM算法实例
6 ?1 [4 s, Q+ N5 X4.马尔科夫链的介绍% l- t0 |5 j L- J( q% C$ w0 K
5.HMM模型的简单案例9 o( E7 ^- F& C* D' t
6.HMM模型三种经典问题举例求解) {# w4 a3 E' `7 Y _; J0 Q
7.HMM模型基础: ~' @$ o+ [( c7 X& ~
8.前向后向算法评估观察序列概率
) y8 L2 `$ ?- U1 E) K. ^9.维特比算法解码隐藏状态序列
' ^' {$ \' b# x$ p10.鲍姆-韦尔奇算法简介" I7 _: A1 n6 V* O( @
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
( a5 i) b7 [; e- p! e' c
# h1 G% m2 I9 x; w1.xgboost最优模型构建方法0 e! \- s, n0 A1 I, z1 r* O
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
1 ?+ c( q1 _% t& w/ o" T3.XGBoost目标函数的推导
5 {) U6 k! V) m: H' [" {' H3 C/ l) {4.XGBoost的回归树构建方法
* Z- [6 k# r2 s9 v$ C! w0 h5.XGBoost和GBDT的区别- j8 a; `9 `7 Z% H
6.xgboost算法api与参数介绍
2 r' S. J3 c+ D# h9 N1 I7.xgboost简单案例介绍
( W4 o3 k* G& D4 e: v8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
$ O0 E" U0 C& r9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
" n4 J9 b4 b, o1 R10.otto案例xgboost实现-模型调优
0 _# j* k! l* f$ Q4 }" N" Q11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
" q0 ~5 N' S; p. ]
; w% n& ~( h I% s1.lightGBM简单介绍; W' b! b* {+ }) W2 @) ^8 n
2.lightGBM算法原理介绍
: t$ @ E2 L1 w# v4 ?, {+ R3.lightGBM算法api参数介绍# Q) w8 _1 X6 x, A
4.lightGBM算法简单案例介绍
u. j' @" Q" g5.pubg案例简介
% ?( C+ m6 Y$ Z( g+ {6.获取pubg数据' n Y: Z1 i6 c
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
! J! Z. t4 h6 b, n* @8.规范化输出部分数据和部分变量合成
7 c" ?& Z3 O" b# Q6 [( F+ h6 `9.异常值处理1; E% n8 j8 y& f+ U" U& I2 V
10.异常值值处理2
! T, x6 s7 D) r11.类别型数据处理5 R. A6 g7 s# W6 G
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
* [0 j( w$ D. o( x+ q13.使用RF进行模型训练1 H+ W9 f# _( |) e( k
14.lightGBM对模型调优1
; ]# N3 M' F: _# h7 A# M' I15.lightGBM对模型调优29 H8 b8 g, U! H: [
; O y: B% ]5 f* p, [8 [0 N: t& }1 F$ m& C
〖下载地址〗
L8 U1 I4 m" S9 \5 B; r
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