) x) T+ l4 H- S- S! z( L
# n# O* E- j( ]0 ]2 j. B
〖课程介绍〗
# d7 l* h# X& ]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
" @ s( C5 l( T0 O. X f9 G" U& p# c# j9 T/ e- c
〖课程目录〗/ v: Z, B# q2 ?) c9 @
1.机器学习科学计算库内容简介& O( ]! `- {; ]) H! m
2.人工智能概述
8 p4 I* M9 g# E, H0 \8 H3.人工智能的发展历程; T8 S& ]) ?9 N0 g
4.人工智能主要分支4 e3 w6 \+ a7 ^1 Q8 q& k
5.机器学习定义工作流程概述: b8 Y; ]. f7 |$ u! z" N9 r
6.机器学习工作流程各步骤解释2 W1 J! ^, }+ k
7.机器学习算法分类介绍4 }4 q1 P% s1 V$ U8 e) Z
8.模型评估8 \/ {; Q/ {. c! A# ]( n
9.Azure机器学习平台实验演示1
z% S, G% t- p' s10.Azure机器学习平台实验演示2
' p7 P7 K) w7 M4 f% t11.深度学习简介
/ Y l5 j N+ N( C12.基础环境安装! m/ E+ O9 z& J8 s. _4 E) V* I
13.jupyter notebook的基本使用18 S7 c- o" {. K9 T2 O, r# E
14.jupyter notebook的基本使用2' n; Z( E- E* D, ?- k
15.matplotlib的基本使用- g3 C, V* l0 ^
3 C3 m" n! p; ?9 ?
- E0 f6 ~$ i5 @' L; P; R5 t1.实现基础绘图-某城市温度变换图( h! N: d% l- d l9 X
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图7 Y6 J( `# T3 G1 E+ U# D# A
3.在一个坐标系下绘制多个图像
( ]- H& R5 C/ q/ j( J3 u H" C4.在多个坐标系下绘制多个图像
' |" `3 M* P3 h- X5.常见图形绘制
+ \' f8 L" k. y: t6.numpy介绍
1 p) b/ C5 i* T. b. z) s" f% _9 ?, Q7.ndarray介绍3 g* e9 a. P: C1 {; \6 X0 J
8.创建0，1数组，固定范围数组
: q3 {1 I2 \! K' ^6 d7 F6 w+ o- y3 a# A- k9.创建随机数组
6 J/ K' _( L2 B Z8 q10.数组的基本操作
( k; E) i- e# ?+ E9 p r" e11.ndarray的运算
6 }& }( j* [3 C8 B12.数组间运算! y) C% O/ F. C* P
13.矩阵复习2 z. ~* f( p! R; q: \+ {
14.pandas介绍' \" y: i- @7 U" z! K% b( i* u
15pandas数据结构-series: { F! R" f6 I( \
16.pandas数据结构-DataFrame1
- Q. a. \6 r: C9 q0 v9 N17.pandas数据结构-DataFrame2# L7 @0 i" j' C" L& m u5 |. X
18.pandas数据结构-multiindex和panel
' T# z6 P+ |& t" P8 R. I! |/ T1 M2 \: s; R4 W
1.pandas中的索引
" a8 ?* M: j1 g& z, G9 r$ c2.赋值和排序
' \. X' ]3 J* w* c4 [! U! X# N, B3.pandas中的算术运算和逻辑运算: R6 K/ I: }$ T
4.pandas中的统计函数
9 J% T. W9 ]! }( `( Y5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
& h. q$ J( f0 [# n( O; k6.pandas中绘图方式介绍4 {. r4 n# E: k0 _( f( M4 r
7.pandas中文件的读取和写入% D. j* F. E& r$ R6 V
8.缺失值的处理
4 {4 ^8 D% [1 L' ?6 s0 E9.数据离散化! g. Z4 i5 h% T% t) }
10.数据表的合并
* v1 [1 a7 I* q- `+ p11.交叉表和透视表介绍& p- P6 j# }0 C( M @& k3 l
12.分组聚合介绍
; r' Y! V" V- ^! A" v- ]4 b13.星巴克案例实现
) Q: ?3 t0 U5 ?14.电影案例分析1
, T. r7 V& O! T, \15.电影案例分析0 I9 I3 q8 t9 O
% y" C4 S3 C; i' [ \1.绘制单变量分布4 I5 s7 N9 j! O, d4 h, ?! S
2.绘制双变量分布图形: O/ L1 t( J2 W9 |% b
3.类别散点图的绘制- |3 q+ U% B/ w* O& H/ T2 v: ^
4.类别内的数据分布和统计估计% N, ]5 m$ t) x! f# K/ [$ R: O
5.NBA数据获取和相关性基本分析
V; o. @- E, t! k. m3 i6.对数据进行分析-seaborn
. b3 Q6 c/ u8 c4 d0 n3 ?: S0 \7.衍生变量的可视化实践
" ?, f9 M( W( q6 y+ K; M8.球队数据分析
1 ^- s4 h8 ?% U3 @0 C9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理* L. d' x2 _8 \" K' I+ c
10.数据类型转换（面积，户型）
U: i- x8 k; t# W11.房源数量和位置分布分析
: R8 T- d& B- A/ {( _; U, N7 j j12.户型数量基本分析
$ C" f t" J& E9 Y! D13.平均租金基本分析
( d# {3 B1 K& W+ h3 P5 ~ T F1 b14.面积区间分析* m) b. o" }! f$ r- X' B: g
3 C' t5 Q2 F% V# s( L$ p, W1.K-近邻算法简介& A5 l) t+ f4 Q; }, e) ~
2.K近邻算法api初步使用; C- s5 O" D# L: X
3.机器学习中距离度量介绍
! B0 y0 z) y! _0 a2 P1 V6 c+ F3 a4.K值的选择介绍6 T* x; k9 R6 t$ H7 N: z5 d. D
5.kd树和kd树的构造过程3 _* q4 B! N3 I L) A1 \0 L# N* i
6.kd树案例实现
1 g0 F2 @5 A& G3 ]/ `) ?; U6 n7.数据集获取和属性介绍) Q% Z2 l% f- F9 w4 j4 I! r
8.数据可视化介绍
7 O4 {4 \8 ~1 y9 N3 N# X; L9.数据集的划分
! _5 w- ^9 b' G7 e10.特征预处理简介/ }1 m3 w$ G% i2 t1 y
11.归一化和标准化介绍
1 G% D% K/ v7 V2 K$ z. l+ J) _12.鸢尾花种类预测
( p# Q- n) ]6 o. E* I8 ]- {13.KNN算法总结
6 c5 W9 \- g8 b: a; c* x% ?, ?' H14.交叉验证、网格搜索概念介绍! b" {, n/ g1 i5 R' V
15.交叉验证、网格搜索案例实现3 u' r$ m) R3 i( e
! G9 C! p" l: Q! W' D: k8 l
1.案例-Facebook位置预测流程分析
) _1 C. u" g" y: t0 B1 Q* l% C2.案例-Facebook位置预测代码实现1
0 H5 e- z q! _7 ` _ y0 Z- e6 Y( N3.案例-Facebook位置预测代码实现2
3 @2 ^8 [1 g5 A# o4.补充-数据分割和留出法
- P) m$ F7 ]8 C' Q% M5.补充-交叉验证法和自助法
/ W9 c1 Y* p# w* P6.线性回归简介 ~6 _' v: L$ S3 s0 Q1 r. l0 y
7.初始线性回归api
& [9 l& I- A p/ ~5 ^6 a: D! E, b8 y' h8.数学：求导" E, b S! P" Z
9.线性回归中损失函数的介绍
8 Y% E* Y0 m& D& @ e/ W10.使用正规方程对损失函数进行优化
$ i3 X' }& i$ M; D11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
+ Z @- l9 {6 [! |5 Z$ k' Q+ S12.梯度下降法方法介绍
' n2 u4 [6 t' {3 Q& L& m. c13.线性回归api再介绍
* q! I8 s, V1 L14.波士顿房价预测案例
0 u; }6 k0 {6 T15.欠拟合和过拟合的介绍
7 w7 Q5 X& Y. l/ V/ v" l16.正则化线性模型& D" P4 d+ K" _' g6 C
17.岭回归介绍" ~, w- s; g" F7 E+ y& [/ u
18.模型保存和加载
' p' Y4 i% h+ q( I6 }; K
. O7 ?& k! |( L \1.逻辑回归介绍" J- R& q/ w3 D# I, b! y
2.逻辑回归api介绍
: ^3 u7 H Y* _, D! e0 t7 y3.肿瘤预测案例
3 ]. i0 v, E/ A1 L4.分类评估方法介绍
. u$ z2 Q* v6 C' B& j5.roc曲线绘制过程
1 z2 L* o4 v; ]4 c6.补充-类别不平衡数据介绍7 I; a9 p# t' T$ W4 T3 r
7.补充-过采样和欠采样介绍0 S+ n9 w- Q5 b& M6 k. L2 N
8.决策树算法简介6 |, M3 i/ T+ z, L
9.熵的介绍5 a* j: B: ~/ c
10.信息增益的介绍+ T A) P6 d+ k( f
11.信息增益率的介绍4 O8 q7 w) B( i; b |/ d
12.基尼指数的介绍
$ [, H7 w/ L9 T* |' Q8 y13.决策树划分原理小结
o) z1 P% _9 O14.cart剪枝介绍, S, Z" J, J! b& W2 \$ e
15.字典特征提取. S8 Y' O" q2 h: \- G2 o2 v) ~2 Q
16.英文文本特征提取5 ~6 L8 m- J# T/ ~7 Z' T* [
17.中文文本特征提取0 B2 J2 f+ C4 O1 v
18.tfidf内容讲解& U3 X( K+ P5 l, s4 V
; o1 Z4 G H" A* @" D8 ~2 R8 F! c1.决策树算法api介绍
# S, q" A8 E/ u/ l4 h9 Q8 v. x/ N, X2.泰坦尼克号乘客生存预测( `$ Q9 s' q S: I- `* j: S
3.树木可视化操作' J* S% Q8 S: C. J1 i. b/ Q) j3 J
4.回归决策树介绍3 i: K2 j# h/ }! Q& i7 {* y# w
5.回归决策树和线性回归对比0 s! l! Y7 G ^: r* Y, X6 v- G+ @: h
6.集成学习基本介绍
/ a" q" k H" I& a6 ~7.bagging和随机森林
! N/ U# E) I* Z, ~& d. R5 R% M8.otto案例介绍以及数据获取5 C5 f7 C9 L( J# ^+ W
9.otto数据基本处理1 M. x+ P: g8 O
10.otto数据模型基本训练) F; ?1 t5 n* D# j/ V) Y" w/ @$ _
11.模型调优和确定最优模型! a$ k8 c1 F8 [% _( d
12.生成提交数据- `( r. u7 e# a
13.boosting介绍# s# P- V6 E1 Y2 \! A
14.GBDT的介绍8 n' o" a1 s7 {$ t: v
0 [: ?/ x! U6 j4 ^0 a( U( s
1.聚类算法介绍 D7 d4 W; s/ p. a. Y
2.聚类算法api初步实现
' B/ N! [+ _& {0 \' `# d3.聚类算法实现流程2 X; O0 S' z9 M/ |( N
4.模型评估
. Q: {* H' Y" A3 {1 ~5.算法优化介绍
7 |2 A3 \' t% _, E6.特征降维内容介绍
; o' F2 |/ d; a( V; y' g7.pca降维介绍) T! T s# x; z
8.用户对物品类别的喜好细分案例" W" P. [2 [ h% c5 |6 x
9.初始朴素贝叶斯
; I) C/ v" j q" X6 U10.概率内容复习 F4 a2 K- [3 v4 h/ W! `$ g$ R: @
11.朴素贝叶斯计算案例* g; w5 M$ J3 B9 e
12.朴素贝叶斯案例实现1
/ k$ X/ }+ @: N2 B# O; w* ]13.朴素贝叶斯案例实现2
! M2 @3 a6 j: ^! u0 t0 l6 T14.朴素贝叶斯内容总结
) N- B' ^7 G U+ C. J9 ]' q
. c( [# y& N# h" Q1.SVM基本介绍4 D$ }( r9 j9 |, t' @; ?
2.SVM算法api初步使用
6 G8 a# D, Q; ` X1 ]0 F) c3.SVM算法推导的目标函数% b6 L1 G+ @; W) E
4.SVM目标函数推导过程及举例( Z( j. h' y1 o k4 N$ ^) C
5.SVM损失函数
( f* K s$ f* t$ U7 ]4 B, M& E, s6.SVM的核方法介绍 q& |! @. y7 M6 Z# [
7.SVM回归介绍
5 x7 J7 v/ P& P$ ^8.SVM算法api再介绍
/ x: y" s* M! R) z9.数字识别器案例初步介绍
% ]& b- e0 m2 }0 u10.数字识别器-获取数据
6 Z: r! r! j# g2 u' Y1 ^2 K/ c11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
0 L% q% w/ |, A6 L" [; a f6 i& c12.SVM总结: c) ?* u/ T0 O, j
6 S+ e0 \1 h# b0 k/ m- M) H
1.初识EM算法* Q1 Z/ Q- L9 F5 }2 U
2.EM算法介绍
! }/ h0 ?. g% T7 U1 x" f( ?3 L0 i3.EM算法实例6 G' \ i; N1 E
4.马尔科夫链的介绍6 w+ O8 s) o/ ]' W9 d8 Q5 n; k+ A
5.HMM模型的简单案例6 t; v! a$ J; S0 @
6.HMM模型三种经典问题举例求解2 c) S/ F* W: C# e
7.HMM模型基础
# T$ g1 R! k) s- x$ T( h6 o' s8.前向后向算法评估观察序列概率' j2 B& j- v" F- [5 w$ D, d
9.维特比算法解码隐藏状态序列
. K1 ~3 M. P9 K: L10.鲍姆-韦尔奇算法简介
( {8 v" E* S& a M1 O; L11.HMM模型api介绍及案例代码实现
. ?8 t. P+ ~) N4 k+ L* H9 M% E; f, V+ W6 S R4 C
1.xgboost最优模型构建方法, E9 n* O, ~5 g' J7 P! n, k
2.目标函数确定和树的复杂度介绍 g' R- P; n5 Y/ i! m$ L
3.XGBoost目标函数的推导" A' q! ~7 p, j7 l) ~' {/ D
4.XGBoost的回归树构建方法6 {* e B; h+ g* k& u- n" S
5.XGBoost和GBDT的区别
) e- a+ z' L2 @2 M& t) ]6.xgboost算法api与参数介绍5 V0 M5 ?) m# w7 r, D6 b/ N2 A
7.xgboost简单案例介绍
/ V6 W6 {" n9 \+ m7 D8.otto案例xgboost实现-数据基本处理9 I$ ~; i6 f/ x9 L: U6 }+ k: w! y
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
( ~; v4 i/ P# e; d) e10.otto案例xgboost实现-模型调优 A! I6 A0 ~6 u* F4 B. n5 k3 _
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行' I& s2 j( t5 d( s; A k7 f
! a9 D7 s i& o% ^/ S, `1.lightGBM简单介绍
, `4 i. L% p, g4 o& @2.lightGBM算法原理介绍
1 q6 Q( Z, }( }! E4 t4 R3.lightGBM算法api参数介绍( o4 @' Q1 }/ {4 l! g
4.lightGBM算法简单案例介绍* ~. z( R* k$ c% S
5.pubg案例简介
7 I2 T4 L! S! m, e; f: \* P6.获取pubg数据# D, o7 X, W% S
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数/ t2 K( j9 j" k4 a
8.规范化输出部分数据和部分变量合成: B6 |3 K2 y* m. Q, S7 D7 n7 u8 {6 s
9.异常值处理16 S& Q5 z6 {+ G! H4 |0 q
10.异常值值处理2
) ]( Y) K) @. p( X: g1 U11.类别型数据处理
& v* u( y; \5 q. @0 Q+ W12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
6 W5 {6 U+ C5 S13.使用RF进行模型训练5 d5 [1 U6 S8 ^9 x$ \0 x* N$ p
14.lightGBM对模型调优1 f' p. w7 v, T: ]
15.lightGBM对模型调优2
[5 q1 S9 z- f" s% [3 |8 y+ V1 y+ O
A7 K2 ]& w( r- c/ e5 u# |0 H! K〖下载地址〗! ^6 F2 c8 v8 P* S7 H
) e' |# q: B7 [/ ?9 ~* \〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗3 e1 t+ V- S" A4 t1 e% t% v! z
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