: h2 W- j5 E6 G n- S# D4 B) |8 a
' _" ~! y) ]$ s7 P# l〖课程介绍〗" R( s2 [( ]9 [- L1 }2 @
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
. V( J: |4 S6 U1 ~ F1 o+ V# H9 m, s9 \9 I: q
〖课程目录〗
, R6 D8 T' L& a3 S' m, B+ O6 S1.机器学习科学计算库内容简介% k+ |: V5 X5 ?* M0 v$ h: \/ b
2.人工智能概述. V) \+ P& Q& S1 m9 p3 u1 `
3.人工智能的发展历程; R; H8 E- z2 N+ B6 ~& @
4.人工智能主要分支1 S, c3 { {" R
5.机器学习定义工作流程概述0 l7 } J& p$ y: a8 T& s6 |+ }- n
6.机器学习工作流程各步骤解释
5 n- A8 L, D9 t: Z2 ]' V( H# k7.机器学习算法分类介绍
2 Y& {( w7 w/ p3 g8.模型评估
2 ?, X! u N8 i0 Z+ w; Y: |$ b9.Azure机器学习平台实验演示1
6 d; I3 S; S! M0 F% W* y10.Azure机器学习平台实验演示27 p. K( A5 a2 v
11.深度学习简介$ \7 ]* _/ i/ T7 S I
12.基础环境安装) S h- O$ d" S
13.jupyter notebook的基本使用12 k3 ]2 m% ^) Z" M
14.jupyter notebook的基本使用2+ a# y Y& t7 X& E( }* M4 e, z$ j% y
15.matplotlib的基本使用5 Y" c: _; r* k1 }' k
. k) w) y+ t, G, a6 O4 Q* ]( t$ d0 E- q/ h. v# P8 j
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
: V& C ^, n2 J5 s$ \6 B" D' x2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图; d( a" x! Z+ j
3.在一个坐标系下绘制多个图像
: k: Q7 i2 m- q# W+ O2 T7 d4.在多个坐标系下绘制多个图像
1 r& F+ M2 o3 U; r+ [ ]% i5.常见图形绘制$ X0 o( v, Z7 Y1 z' u2 Z
6.numpy介绍
* `' S$ i# |2 x7 f8 }: S. l5 H7.ndarray介绍 t/ h' H3 H% P! n/ l! k
8.创建0，1数组，固定范围数组
" F) Q' A1 B5 @) w9.创建随机数组
, O, [3 X5 [% f1 x) }; D10.数组的基本操作6 z3 W' e7 Q$ s, R( r+ ]# A. d$ e
11.ndarray的运算
q$ A! N) x# H! @( R2 p12.数组间运算
5 B0 z/ O% n9 x& \% P13.矩阵复习0 d" I; E; q! K$ P/ O9 o
14.pandas介绍
4 C. {4 K. Z& M3 T" [15pandas数据结构-series
& i. [6 D3 `" d; [3 X+ J9 F: N16.pandas数据结构-DataFrame1
2 f( J: ? S/ c+ H/ C1 h: c! n( j17.pandas数据结构-DataFrame27 P+ ?% \7 r: w% o7 ^
18.pandas数据结构-multiindex和panel
/ H# P% [5 ^2 Z3 z. p w6 i, V/ k3 ?/ E+ P/ H {
1.pandas中的索引1 @7 M3 c) t$ f- k7 Y
2.赋值和排序
& i0 q% X- }9 }. f8 t6 R! C D/ A3.pandas中的算术运算和逻辑运算
6 L% E" M" s7 q" ~: ?; i) q4.pandas中的统计函数
2 J9 S) z( j2 o# L1 w5.pandas中的累计统计函数和自定义函数2 w$ j0 T% z8 H! m8 s) p2 c4 G" ?
6.pandas中绘图方式介绍# K) i# O, t3 ]) K0 ?
7.pandas中文件的读取和写入
9 r! T+ Y0 \, W, E, }: e8.缺失值的处理
! L0 v2 O- L! k9.数据离散化
; l) w( o9 P; D* t8 ~10.数据表的合并1 |2 z# o5 L! e6 L" e2 K. ~ k
11.交叉表和透视表介绍! r$ v; j( S0 [' R+ R
12.分组聚合介绍
4 d/ f2 u" _# {% s1 F, y. j13.星巴克案例实现
" Q* k2 _/ P3 |% a& }! E14.电影案例分析1
* r. t4 v4 V& M/ O15.电影案例分析
* n9 k/ C. a5 N1 b; j L
- J# M% l f9 z$ N. O4 @- S1.绘制单变量分布2 y& A F: N+ E* O' Q7 q
2.绘制双变量分布图形
+ }! j7 z+ G- b" s* ]: p ^3.类别散点图的绘制
, b8 K/ I1 e5 \( E* B4.类别内的数据分布和统计估计
j# S/ p* |5 x" d) ~9 \5.NBA数据获取和相关性基本分析6 {& C. d1 n! m' [8 s2 j! t
6.对数据进行分析-seaborn
4 h8 d' x- k+ S$ V. E( F. y. K. i7.衍生变量的可视化实践- I- q" u, N* N: {$ i' p+ j
8.球队数据分析 U8 y, \5 y+ z3 A& v# \9 g
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
: M' c+ E1 o2 s' q9 G4 D10.数据类型转换（面积，户型）
, R; n1 U' q: J# X$ r0 G11.房源数量和位置分布分析
1 p$ O' }6 h- x& K# R; W12.户型数量基本分析$ X1 m4 x Y5 Q7 |
13.平均租金基本分析
. H: N& g$ M! I" a/ g/ K% U4 ~14.面积区间分析3 L2 f$ c/ U& F! X
' Z. O9 H* _+ J# n0 ^* \
1.K-近邻算法简介' ?$ n3 T: w; l( K
2.K近邻算法api初步使用
& X4 Q2 ~8 P, y3.机器学习中距离度量介绍: \ w* Z0 o2 y' L6 C
4.K值的选择介绍
4 O4 i. s6 p8 T) Y) y5.kd树和kd树的构造过程
% L- I( i, o2 ]& O, |1 V6.kd树案例实现
9 |- j1 h' X- t) P8 X% O/ Y7.数据集获取和属性介绍
+ ^- l% _2 i) @ ^3 J8 K- r( l8.数据可视化介绍
1 T Y0 X" j9 j* Y$ e7 ?& n: @& a9.数据集的划分
, n! q3 P. i$ l' R; t O' y$ t" T10.特征预处理简介
: R5 x I' N( V6 F4 A11.归一化和标准化介绍- K1 [3 \( R3 _
12.鸢尾花种类预测, {& K L0 e6 ]% x1 _
13.KNN算法总结
. q- {1 E2 Y4 J& N4 D' O3 U, Y( g14.交叉验证、网格搜索概念介绍
8 p/ P6 m+ n6 n- a4 V- P. B15.交叉验证、网格搜索案例实现
) r c9 u% w6 Z8 N
; K8 A8 {: @2 z8 _9 ]. H2 f. v- v1.案例-Facebook位置预测流程分析
0 y* f% `1 L% @2 G; g2.案例-Facebook位置预测代码实现1
5 x" u# P4 H3 L& \1 f* ?3.案例-Facebook位置预测代码实现22 b3 D+ {+ L9 w* M( ` Y3 S
4.补充-数据分割和留出法
" o* d- R n( y9 `5.补充-交叉验证法和自助法
+ S8 p, T, U. P( k9 m/ V6.线性回归简介
. O: G8 u* E% \) |" R6 S7.初始线性回归api
4 k, ^9 j& l. Q2 I; |8.数学：求导
7 b1 K& x# ^9 C0 Q9 g* y9.线性回归中损失函数的介绍
: s; ~/ i; Q; G$ F, Y& G" w10.使用正规方程对损失函数进行优化
V4 J* B& J* T# i, q11.使用梯度下降法对损失函数进行优化7 M2 l$ o% p1 {9 [- t: K9 L% E* S
12.梯度下降法方法介绍
2 X" g a. J- S' b% f13.线性回归api再介绍( E, o$ L6 n! J( \7 n
14.波士顿房价预测案例
3 p# ], r% h2 ~ x+ R$ Y& ]15.欠拟合和过拟合的介绍: L9 v: v0 o; F. d+ |
16.正则化线性模型/ e5 \% Q' s, X, r) S3 B9 a
17.岭回归介绍
3 S0 a' c6 Y( p: v& N18.模型保存和加载
+ L# B" Q4 \ U& A( L# o- E# L& l
& p& a: W0 H& {! V+ Y1.逻辑回归介绍" _# [/ ~% w- g% c. Y9 ]
2.逻辑回归api介绍
9 k" n ?/ q8 |& z" d# W3.肿瘤预测案例% Q: b8 L" X0 A2 }/ x
4.分类评估方法介绍, n( {) P }. P
5.roc曲线绘制过程
8 A/ G! S( W- R }9 { m' t6.补充-类别不平衡数据介绍
* d; c# I. U3 x* o' I( w7.补充-过采样和欠采样介绍
( R/ c7 }6 T; b5 f1 G' r) m8.决策树算法简介/ I8 _5 s6 o8 a& e: Q {# Q3 j/ W/ j2 F
9.熵的介绍% X2 J/ ], T. a8 Z: T- {. g
10.信息增益的介绍
) c- { L }2 Z2 ^, ^9 u6 q4 H11.信息增益率的介绍8 A1 C: T- M8 l) C! A5 C
12.基尼指数的介绍9 ?" r/ e) m( M3 [1 ]% m
13.决策树划分原理小结6 E- s$ s% ^8 K
14.cart剪枝介绍 g1 g& w# d" n v9 J" ?2 y8 N
15.字典特征提取
9 M# `+ y1 R; C2 T9 q16.英文文本特征提取
5 ]9 j# s* g9 W17.中文文本特征提取5 {# \1 M! s7 }+ `) m! {
18.tfidf内容讲解) K& d, ~$ L8 q$ E
! i4 H+ g2 `# x/ y& i- w1.决策树算法api介绍
+ V# o% ~$ W% d5 Y6 q2.泰坦尼克号乘客生存预测
/ O# s9 b* N, l% u0 T3.树木可视化操作
3 p% T, w& ?/ K/ K" y5 N7 D4.回归决策树介绍5 R: _8 K0 B4 C# H7 S4 T, o
5.回归决策树和线性回归对比# ], k' A, k5 |7 s$ ]
6.集成学习基本介绍. M& E7 U- l, ^* j
7.bagging和随机森林! }) N$ s' U, h J
8.otto案例介绍以及数据获取8 Z0 x$ k- X6 |
9.otto数据基本处理
( s7 z |2 w, e# b- q7 ]( k, {10.otto数据模型基本训练- _ D- x9 F" c
11.模型调优和确定最优模型
, D. o/ q7 e0 I" _, T12.生成提交数据, a* {* e6 H' u) L
13.boosting介绍2 |8 v% | C7 U5 a! l! f5 f X
14.GBDT的介绍! U% A/ @* G# P9 n
c& k% p7 W8 |' l* Z& }6 P
1.聚类算法介绍( J. o- y2 y& n' B+ c
2.聚类算法api初步实现
& X% c' r1 l3 D. {$ ]8 I% d3.聚类算法实现流程
0 b5 Z* m+ ]5 u# E4.模型评估6 P1 P! S- J' _) e2 `
5.算法优化介绍* x- L2 g* D X: Q! D8 q( k' [
6.特征降维内容介绍' z0 c$ R6 W2 l V2 R; @
7.pca降维介绍
) y0 \+ a ~% ?% x5 z; f( N8.用户对物品类别的喜好细分案例
) l) ^7 {# p3 z) A2 f/ z9.初始朴素贝叶斯
$ L. O$ d: ~/ o# D$ c0 t9 I10.概率内容复习( o) b# r4 \/ w
11.朴素贝叶斯计算案例
' D/ G9 J: Q& Q; k+ ]/ y6 x4 C6 l" C12.朴素贝叶斯案例实现1
/ ~% U! l) Y/ K1 Z13.朴素贝叶斯案例实现2& ]* ~2 Q; y% n: V U; Q- k
14.朴素贝叶斯内容总结
2 o% i* N* G/ `8 ?9 I& ]9 k- P& Q; G8 w+ X( [
1.SVM基本介绍5 M- T* }6 k$ }0 M% R p
2.SVM算法api初步使用
" O( `% w2 U! ~8 F- G! z6 s3.SVM算法推导的目标函数
& f) X0 R6 O$ D, b3 ^4.SVM目标函数推导过程及举例; G% ]9 d' M7 a" v% U! }
5.SVM损失函数
! v: K( p6 ]8 z6.SVM的核方法介绍/ i# d: k8 Q5 x- \3 X
7.SVM回归介绍; K+ v! T& x8 o
8.SVM算法api再介绍1 u: a. K: g% ~
9.数字识别器案例初步介绍
1 V2 n5 v. y1 A! W10.数字识别器-获取数据
! [# k- m% c) ~: G11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
% o' a, N. C- i% P, q12.SVM总结* z- L& G) t8 C, j( @6 q. U) y" a
, @. p& u S/ C" F' W4 D
1.初识EM算法& ^1 |* d' s; M* z! Y
2.EM算法介绍' B7 X* q, L% L
3.EM算法实例
: L. ?; }* H. n; C4.马尔科夫链的介绍" l- b6 r7 _! ^$ {! T: I& Y
5.HMM模型的简单案例
, ]9 n: }0 l& W7 W! L9 _8 l& _6.HMM模型三种经典问题举例求解# g; a2 {% n6 L
7.HMM模型基础
0 }: ~/ u5 K; v' o, U8.前向后向算法评估观察序列概率
& D }7 Y7 h ?1 N- s0 f9.维特比算法解码隐藏状态序列
) y8 t3 K& v- {4 D* u D# d10.鲍姆-韦尔奇算法简介0 o7 G' A" \' L3 z% s, r% J2 f+ J
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
' J% n% o2 N8 q: \6 a
* O( l2 J5 K# A7 ?; q& F0 b" \1.xgboost最优模型构建方法1 V4 j1 L4 w6 } R1 u# }6 t, D
2.目标函数确定和树的复杂度介绍: V3 U0 e& b7 \* C$ P
3.XGBoost目标函数的推导9 w( D% P$ A! a1 j# V4 r% Q
4.XGBoost的回归树构建方法
# x! K" E( X5 i. T- P4 j q5.XGBoost和GBDT的区别; d, D) \3 U+ ]; c* z9 o
6.xgboost算法api与参数介绍
6 H# I3 U) r( L& m7.xgboost简单案例介绍4 e) B l$ u5 [6 F( f W4 ?# l
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理1 a! G: O* W% E! m# }. s5 O
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练0 @8 X0 \& B) p8 |% t
10.otto案例xgboost实现-模型调优+ J8 K, Y' f5 ^: v* z g$ }% O
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
9 z5 h7 O2 j( V* h- `$ E
4 c5 c" \" [9 H1.lightGBM简单介绍
& o' L( e; C% X) f6 V l1 ?2.lightGBM算法原理介绍
0 _; z* @$ c9 B. T6 w3.lightGBM算法api参数介绍# g- z& l1 J: U6 I! M
4.lightGBM算法简单案例介绍- z" x8 @/ @1 J6 T
5.pubg案例简介
# N! E& r6 M; N2 q' \* u) |6.获取pubg数据; A& {0 i& q+ @: U
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
9 ~! ^- q0 x9 I; F4 r8.规范化输出部分数据和部分变量合成
8 A7 ?$ M" W/ v) [$ l" X9.异常值处理1
2 N# \! s6 F$ A! e {+ B- V# a6 f10.异常值值处理2
; u! I J9 q* \' d- H# X11.类别型数据处理! ~0 r+ }. c* D
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
B$ }7 [+ G, u; j/ e! H0 ~2 F! @13.使用RF进行模型训练
( ~" B, A2 l- U5 a14.lightGBM对模型调优1
* B* I7 |' g, f2 k C15.lightGBM对模型调优2
, S ~: a4 x5 Q
$ Z+ j' D& J! p9 d- m1 G, R* ]7 }% R3 r/ R0 T; f' g) n
〖下载地址〗! E9 A4 P: W& c S
E8 b! V) V& t# H1 Y& Q
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗# q, ~- t5 A6 n% L+ @6 z
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