: ?: z: W" M" E5 @2 U) M' Z9 |; R4 W/ l! D7 X
〖课程介绍〗1 d) h5 h: x$ P0 ?
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
% J( F8 l$ [0 [
2 ~ J1 D) Z$ S0 d" W) X〖课程目录〗, S1 ]8 O4 J" d. _6 M
1.机器学习科学计算库内容简介
8 Z$ ]1 a9 [. i4 x+ V2.人工智能概述
: ]8 d( c2 E' w7 _- W# z- z( W' n3.人工智能的发展历程
; s2 X4 A$ t/ {) }9 v" T" p4.人工智能主要分支/ v: b, I8 i9 I8 ^0 u$ w" `( e) z+ ~
5.机器学习定义工作流程概述# a3 S3 x+ F( S v9 Z) `
6.机器学习工作流程各步骤解释0 @+ Y, o' E0 a1 ~# v @
7.机器学习算法分类介绍0 k, }2 u7 k! q! W; _6 H1 n8 ^% h4 `
8.模型评估5 ?; O9 C0 {8 A6 l g) ~5 H
9.Azure机器学习平台实验演示19 d7 Q2 N: s* Z7 P
10.Azure机器学习平台实验演示2
7 n5 X- W d v11.深度学习简介
4 f: V1 M; p% M) h: z4 M12.基础环境安装
. d+ G# x, }, n2 M' Z13.jupyter notebook的基本使用1$ D- O" S3 I7 m4 a! X( }+ L& D
14.jupyter notebook的基本使用2
& K, g" v o" o, K6 r' ^" L15.matplotlib的基本使用
4 e1 ?! v4 F2 `+ s
. R) r z) X! g: I0 ^4 e& a' g( D' x' F4 K& [. }
1.实现基础绘图-某城市温度变换图2 f' W6 M9 J3 @$ |5 h/ g* g& Y3 w
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图# t9 _# W- O8 {5 E i$ `
3.在一个坐标系下绘制多个图像
7 A: m# u: H1 ?, x6 F4.在多个坐标系下绘制多个图像
. F; s+ N. ~" U5.常见图形绘制
! |0 H4 w$ M: }( P9 T6.numpy介绍
2 G* ~$ W1 b% m% a+ m! F) M- ~7.ndarray介绍
1 |% q1 |) l* g8.创建0，1数组，固定范围数组
* z5 p8 I# H4 C4 {6 i9.创建随机数组6 |6 _# [4 e! m# w. I$ |
10.数组的基本操作
@5 x# w' Z% U& g8 b. I11.ndarray的运算
9 I% m- s/ Q+ x/ ~/ M6 F12.数组间运算
9 V9 S& }& v N! w1 D: C13.矩阵复习2 C5 I' l4 B2 p9 P( F' D
14.pandas介绍4 b8 |5 _9 [ w" B3 A8 F
15pandas数据结构-series
1 r1 M- A, j: }$ w1 j5 X! c16.pandas数据结构-DataFrame1
6 N0 J6 c2 p% z2 i17.pandas数据结构-DataFrame2* _: T5 c( H8 o+ x( t z9 a
18.pandas数据结构-multiindex和panel
, L( K. F0 e- B5 H( [- E+ Q
6 q* F5 l! x$ s+ t4 b1.pandas中的索引7 u* X) J4 B8 S# e, p2 }6 ]
2.赋值和排序% [0 x+ v; h9 u Z8 o/ j) R7 o
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
* _6 ?) ~3 z3 }- B; d4.pandas中的统计函数6 ?! B* ]& n! [% t
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
+ L( @- f+ P' S, @. W- @ p e6.pandas中绘图方式介绍
- j( a8 t8 }% C% h. G t7 |, Y# K7.pandas中文件的读取和写入
# @5 n/ q; f/ L& L8 }# P; H8.缺失值的处理3 f# Q% U7 w: B% g$ o. M8 L
9.数据离散化
1 Q9 Y. m: z% h! I# \' s10.数据表的合并% }. K3 G s4 _$ q- l
11.交叉表和透视表介绍
/ @% M, H# C9 S$ F5 t12.分组聚合介绍8 g1 O. Q$ ]1 X/ }. j/ v4 P) X
13.星巴克案例实现
! H1 J6 i; l2 r+ \1 _' a, g14.电影案例分析1
$ e9 H6 Q1 n! x+ l9 ^15.电影案例分析
3 _9 r. [% q7 a% [; f! n& W
1 Q, \: S( P y/ @7 |1.绘制单变量分布
- N% n: S. ~! ~: V4 |0 h$ ?, m2.绘制双变量分布图形$ m7 x" ^- |# S7 n7 R' y$ l, R9 m: j
3.类别散点图的绘制4 F. k; s8 U6 e; S$ h( [
4.类别内的数据分布和统计估计' X2 y2 f) L9 F9 Y: U1 |+ c+ {% B
5.NBA数据获取和相关性基本分析
% t/ l$ y: t: i+ F0 u6.对数据进行分析-seaborn
! H/ N+ U" b5 }+ r0 }7.衍生变量的可视化实践
4 S! A& t3 \3 |4 b5 Z' l; E9 v8.球队数据分析, o" |4 e$ y4 z' ^! w4 v) |
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
3 e0 n& F: U# q! S- F1 s5 N6 Y9 J10.数据类型转换（面积，户型）# n! b5 L; l& z& A- [
11.房源数量和位置分布分析6 R- s& a' j# r7 p# x! q4 T+ B
12.户型数量基本分析
. S7 N ~" n: _+ E0 [13.平均租金基本分析
3 S/ x( S9 ?( U3 i+ ?: V' _14.面积区间分析9 p) @0 ?* ~7 }7 t- }+ D/ P
; ?6 a8 c4 Z1 G# [9 J. b0 q4 _, p1.K-近邻算法简介
0 g0 \6 R! H" ~1 _8 q4 s" W6 J" [2.K近邻算法api初步使用' N, j) t R* p- y3 G
3.机器学习中距离度量介绍" B5 ?" Q3 j0 z0 e: {
4.K值的选择介绍
# B' K2 [0 A7 ^! M- @% K3 b5.kd树和kd树的构造过程) w& Q1 F0 B4 M m1 }2 d
6.kd树案例实现/ u) b E0 H; H) S* c
7.数据集获取和属性介绍 d5 J8 f( m/ m* h, I# J7 s
8.数据可视化介绍
. w, S: C; |2 i1 r% Z( l9.数据集的划分
' h' ~# B0 c- \10.特征预处理简介" t* x) S4 P; F0 e+ @7 ?
11.归一化和标准化介绍
* R t% {+ ^4 {( K% L12.鸢尾花种类预测" _* t; e, P: M' {
13.KNN算法总结2 ^6 H5 A/ \! F% Y0 h
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
. j6 a$ R2 j( c* W M v15.交叉验证、网格搜索案例实现
3 Y3 L+ r" J4 k/ S
! U# O7 B( ]3 u1.案例-Facebook位置预测流程分析: ?+ r5 t: k/ |1 g% P8 A
2.案例-Facebook位置预测代码实现19 K8 _' D1 @4 h
3.案例-Facebook位置预测代码实现2( r1 h5 o% g A2 ?( [! e
4.补充-数据分割和留出法
: z2 S, H, I% |" U3 B; H9 @5.补充-交叉验证法和自助法
& H! V# @+ U( b( p5 V6.线性回归简介
; K* h; \ _9 H, @# A( m% j- ~7.初始线性回归api
' W7 O* O' o0 n m8.数学：求导
, w# i4 |+ _% }3 m( @2 I1 `5 H9.线性回归中损失函数的介绍
, W6 X& V: B/ I; {4 {6 z( J10.使用正规方程对损失函数进行优化3 S% b A4 k7 x% R
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化6 I9 X5 P9 y7 k* Y4 ~
12.梯度下降法方法介绍
( z+ p% U/ L9 ^: p2 i; E- S! K13.线性回归api再介绍, d. b4 Z" w7 V, f
14.波士顿房价预测案例
5 s' ^1 J$ O8 U- q" S. m) n, {) L15.欠拟合和过拟合的介绍
( h7 Y8 T4 n6 I; c/ K# O16.正则化线性模型1 z: m1 T- w* ^; Y o
17.岭回归介绍 K+ i# @, X) _+ l$ j
18.模型保存和加载: P( N1 T, j' M0 J* E
# r- N% ?9 s$ [* k1.逻辑回归介绍
7 M; O1 ~: P) h; I, I2.逻辑回归api介绍
& A' p# f# l3 Q: p/ Q5 N' R6 t+ T3.肿瘤预测案例' A* L8 P2 y" k7 ~& c# K8 [
4.分类评估方法介绍* o( K* {) v5 W9 u
5.roc曲线绘制过程
% T' _& r M+ M5 C! V" A5 m6.补充-类别不平衡数据介绍: i4 {- y' a e8 p+ U
7.补充-过采样和欠采样介绍
/ b7 }4 B& ?' o4 [( t8.决策树算法简介 _7 A( [/ ]/ A) N" g: z! L- o
9.熵的介绍
5 Q6 F! _" f+ G# W/ A& p8 `10.信息增益的介绍
1 }& a% f L7 J" |4 [+ d" _11.信息增益率的介绍
* a8 H# A* \& e* K8 ?" \1 f, ]12.基尼指数的介绍
, r& t* ?; N4 Q13.决策树划分原理小结" [7 `* h/ ]+ ~8 S( l2 N% Z1 h
14.cart剪枝介绍% F6 v3 ~+ O0 k! N; B
15.字典特征提取4 |: Z! L- u/ |
16.英文文本特征提取
; Q5 K1 P5 c, |17.中文文本特征提取
?6 F% @, m6 ?) _# c* R18.tfidf内容讲解7 U" H# O/ v o& H7 d$ F f9 c
7 w6 y" j9 C, L1.决策树算法api介绍
, [% B+ h+ {3 H# [2.泰坦尼克号乘客生存预测& b5 A; B4 Y* E" X
3.树木可视化操作5 k+ |: p0 r/ T( f
4.回归决策树介绍$ m/ ^& `( B$ B2 p; W5 e' A/ t& E
5.回归决策树和线性回归对比7 r, ]2 R( b! ~1 L
6.集成学习基本介绍$ k( ~7 V7 W% l- K
7.bagging和随机森林
% `8 o" m/ d, H9 N' C( x+ R/ |8.otto案例介绍以及数据获取' v( U! `; a- T/ e5 n2 l
9.otto数据基本处理$ P! \3 t2 T' R6 r3 ]$ O- a B/ a
10.otto数据模型基本训练
9 @( w( @ @+ Y2 E4 I7 H11.模型调优和确定最优模型
8 {% U) T2 @) g/ T" L12.生成提交数据4 I" _1 e" c' J8 v% I
13.boosting介绍+ u% t i5 q8 Z; I$ |
14.GBDT的介绍/ H, n% g7 F! Y8 ^4 A5 Z
" s' U2 e1 S! ~8 r
1.聚类算法介绍
' y6 i$ \0 _3 x$ q2 [4 |/ r3 K8 p7 F2.聚类算法api初步实现/ ?0 ^0 b* N1 W. b
3.聚类算法实现流程
& P+ K4 d. l% z! k. f0 h( Z4.模型评估
' F$ |8 z9 w/ B5.算法优化介绍
- t; ^1 |1 m8 V4 J6.特征降维内容介绍8 q4 J0 H$ N( b9 U4 W! y
7.pca降维介绍3 Y/ i4 e! Z1 ^3 {7 H
8.用户对物品类别的喜好细分案例
( O% Z8 q! u) w0 ^1 }% J9.初始朴素贝叶斯
1 z4 |! d$ `0 ^- r' V6 w/ d. I! |10.概率内容复习
v n# B% G# b2 v8 L9 j, ]2 g11.朴素贝叶斯计算案例
$ _% v+ U( Q# L- D5 G5 y) ?8 y12.朴素贝叶斯案例实现1 p" h B: h: E4 ~" I. j
13.朴素贝叶斯案例实现2
2 t6 G- t5 n8 }# A$ X14.朴素贝叶斯内容总结' ^6 X2 `# y/ z2 S3 \, N; X: a8 m
5 E) Z3 u' L z4 w1 r- j+ m
1.SVM基本介绍
4 E6 G3 }2 R, }3 z+ f/ _, t4 D2.SVM算法api初步使用 q1 {; b d- N% {3 W$ g
3.SVM算法推导的目标函数4 t5 x- {. f T3 O% h
4.SVM目标函数推导过程及举例
; n# T6 }- ~8 @) s) N3 {& j# L5.SVM损失函数/ e. a7 w5 D, Z$ o D
6.SVM的核方法介绍; _/ O0 G. Q* {% p( M3 n
7.SVM回归介绍
) S1 d3 Q2 @9 g* d8.SVM算法api再介绍9 C7 V) G x3 D/ J: H/ e" f
9.数字识别器案例初步介绍0 e# C! m) O& e% h7 i% ^
10.数字识别器-获取数据& ]2 B, G4 C1 p7 Q, m$ @
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
1 P: p/ A0 I/ V8 o% H- i; Z( k* V12.SVM总结
* v5 V$ L+ e/ I/ C, r3 ?6 W; r
& F6 g k; C2 i4 f& q/ j/ |; e7 N3 b1.初识EM算法' @5 H( z+ s/ A* d1 s7 u
2.EM算法介绍! F0 S; O. A: j2 X
3.EM算法实例, \' b; R8 A& ^# B
4.马尔科夫链的介绍
' g2 Q- O# {- r9 H$ q5.HMM模型的简单案例% N) t$ B$ c. J) E
6.HMM模型三种经典问题举例求解
1 c$ @4 i4 b+ m7.HMM模型基础
* L7 L! H3 e$ ?" n2 c4 ~8.前向后向算法评估观察序列概率
2 Z0 \. N- i. U' B9.维特比算法解码隐藏状态序列
# q$ A, K* K8 |# S10.鲍姆-韦尔奇算法简介
+ Y, T/ t* R- A( m11.HMM模型api介绍及案例代码实现
# n' R, N% s9 V- v
! k- \0 u1 G( w9 F+ B1.xgboost最优模型构建方法$ }' |# i9 d9 y1 D
2.目标函数确定和树的复杂度介绍3 S6 P- K% }, z9 Q
3.XGBoost目标函数的推导
4 Z" v; k3 N' _) S! N4.XGBoost的回归树构建方法
+ Y5 q( J. z! j- L% t$ m5 T5.XGBoost和GBDT的区别# y0 m! g# A0 r) c0 v
6.xgboost算法api与参数介绍. H$ @0 N, C; j4 G! u9 U
7.xgboost简单案例介绍
- n. p8 b( X( o7 Q8.otto案例xgboost实现-数据基本处理6 p2 R; P& y( f# f5 e3 z! {+ O
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
! b( d$ h6 ^% y3 @% l10.otto案例xgboost实现-模型调优: M+ M3 g# ~4 i; a! N% h4 Y
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
5 n3 D$ i/ r) A. A8 j) ]- H
# }- [0 H0 i7 y& @1.lightGBM简单介绍# B+ D# x/ O( d8 r5 ~' M; F
2.lightGBM算法原理介绍8 f# d; C5 t' J" l; }
3.lightGBM算法api参数介绍
( K' n+ V0 i! d! R7 g4.lightGBM算法简单案例介绍% S- S/ n! d) I# F" N i
5.pubg案例简介6 e0 M+ ^9 W8 `
6.获取pubg数据4 P# g, `3 L8 L8 i! G! {- J
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数! ^7 |8 m- g5 d- v- f6 ^% v
8.规范化输出部分数据和部分变量合成0 \8 h5 n/ [; f1 b+ L( ` ?
9.异常值处理1
. I% k- V" E1 e- I4 B! ^+ @1 t10.异常值值处理26 Z( g5 `. R @& t: l( J
11.类别型数据处理) ~( U9 n1 r7 N5 v! O) ~( g
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
9 ~9 l5 @0 t$ T5 G) E13.使用RF进行模型训练
7 M9 \! R& u. y6 |14.lightGBM对模型调优1
# s3 K; c8 f. S: t7 A: r15.lightGBM对模型调优2$ T, X, `/ i9 w5 u
2 J( B; M, S2 w7 q' N- P* \) K' p
7 K+ P: I5 I) v$ v: i
〖下载地址〗- B# _5 Y. A7 V, b0 T
/ Q4 ?8 G- I# J' y4 @ t, P: X
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