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" Q; P- b$ [7 A8 y @〖课程介绍〗9 q6 N/ ^: T3 n& @8 l
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$ m& b1 k0 h; R
- _8 E) @$ ?' j〖课程目录〗
+ C1 N- G+ R# E0 D3 c! F1.机器学习科学计算库内容简介5 \0 v- m+ U4 V
2.人工智能概述
' Q1 x/ k- E9 T8 o2 q$ s: c3.人工智能的发展历程; G' b/ S5 I ?* I! Y* k( F% b' M
4.人工智能主要分支& a q, f X' Z& \* @% e( `
5.机器学习定义工作流程概述
_- u0 K, i4 `6 Y6.机器学习工作流程各步骤解释
% m& W0 ~/ V, {: |6 u0 ~) u' f4 Q7.机器学习算法分类介绍
% h& i$ R5 T% N8 c+ n+ J# z8.模型评估- ?: o/ H8 J. e) r; C, ?: m: F
9.Azure机器学习平台实验演示1: |' W+ A! h1 X) G; @7 z& g6 i/ I
10.Azure机器学习平台实验演示2! m! M/ ~( {- X6 @% m2 o. q# w/ S
11.深度学习简介0 N4 P% ]- A) H. W" s4 _6 M m* R& V
12.基础环境安装
+ C. K9 _9 ^: x. U4 Z/ E13.jupyter notebook的基本使用1/ ?/ w5 ~% w" ^ k$ `7 Z( r3 N3 h* e
14.jupyter notebook的基本使用2+ ^. a2 ]/ f1 g% E0 V
15.matplotlib的基本使用
$ l2 Z8 V0 P( u$ i$ \3 j! g0 C8 M" I, y7 W
! s8 {8 c3 y; p- c1.实现基础绘图-某城市温度变换图, E: y3 d2 s7 p! F6 F
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
B4 d4 ^3 A' i5 ]; }0 S% c, o3.在一个坐标系下绘制多个图像
/ O" Q8 a$ j7 I! O4.在多个坐标系下绘制多个图像
k! U! Z! G, L, E4 k5.常见图形绘制1 Z$ X9 R( P& y* y% ^
6.numpy介绍
& e R- [ G4 D4 Q( H7.ndarray介绍4 e [4 v" Y. b$ a& u
8.创建0，1数组，固定范围数组2 z( Z' a0 V* ]
9.创建随机数组& C! p" E3 K& z" c$ d! C
10.数组的基本操作
7 m+ Y0 p) b& X+ l8 M11.ndarray的运算
: q* K8 h: @. p* o/ P12.数组间运算/ T8 O5 }: s: f
13.矩阵复习
% k' f i) X* x- s8 n* W14.pandas介绍2 v. _5 f' _6 d
15pandas数据结构-series
5 b' G) `% Z; e7 z( T# K: x16.pandas数据结构-DataFrame17 _- G/ G9 d' u/ Y
17.pandas数据结构-DataFrame2. S' j) c# ], [
18.pandas数据结构-multiindex和panel" `. |* | I1 l- S, \% v
, w6 l- L5 i4 a( a" {* _8 m* j5 F1.pandas中的索引# }. P2 U% z6 O" s' {: Q- l: I3 u
2.赋值和排序; Z0 z R$ d4 H2 g
3.pandas中的算术运算和逻辑运算8 p/ C" [, C; B' _; }
4.pandas中的统计函数* }" Y3 s8 T3 L+ j
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
0 O q" u* ]+ w- t- n7 y8 }6.pandas中绘图方式介绍2 ~. g3 {( U$ h6 ` C
7.pandas中文件的读取和写入
' R( N. W k9 r. E, M" c8.缺失值的处理
) ^1 h1 q7 p/ S9.数据离散化1 P$ x# L @" n* w7 k4 N9 A
10.数据表的合并
8 Y1 J# m9 [2 @; ?* A11.交叉表和透视表介绍
: d& @: D' u2 @/ e12.分组聚合介绍) ]6 b4 Z6 `$ U2 l6 R
13.星巴克案例实现7 M/ R9 e/ t. z! S. n" [! U! A, h
14.电影案例分析1
; B% d: }1 a# o6 P15.电影案例分析# g; c6 z2 q1 j* N" e% I
) P- B% G/ Q2 b9 Z1.绘制单变量分布
o8 T8 U! g) S$ ~2.绘制双变量分布图形5 H8 D! U' J) k* U$ \+ E! J
3.类别散点图的绘制
# A: b' o, x" L2 U% M/ U. f4.类别内的数据分布和统计估计
; b. t5 }2 Q# q# U4 W. h6 s5 F' z5.NBA数据获取和相关性基本分析
( g- _4 R, }' Q- v! A/ N6.对数据进行分析-seaborn" M/ e O4 C9 {
7.衍生变量的可视化实践
4 B# ?- O5 c( v3 X8.球队数据分析$ u! G8 h0 J7 q6 G
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理. T( C; a5 u, z+ @4 O8 l, g+ S- [
10.数据类型转换（面积，户型）
( |7 ~/ P6 N* U; V8 F, T11.房源数量和位置分布分析
& } g& c, x% J12.户型数量基本分析" N U9 Y/ ~! A' T$ D% ^: W4 m( n8 y
13.平均租金基本分析
/ v$ `8 P) K+ h" y# [1 ?14.面积区间分析' U1 J% ~5 D3 I" T$ q* w4 J" M
& q/ `* L+ W2 k7 q9 k0 l1.K-近邻算法简介
7 r8 G2 x5 h) I2.K近邻算法api初步使用
2 a; @. w% l! ^/ R3.机器学习中距离度量介绍2 o1 ?) ^) c0 o) N6 K4 N5 p
4.K值的选择介绍0 ?& m) \3 u' F* Q4 U
5.kd树和kd树的构造过程
4 K9 K% B7 o' M# Y) P1 I6.kd树案例实现( {* g; W& Q* B0 J( T7 _
7.数据集获取和属性介绍
9 p1 l7 O0 S0 B; |8.数据可视化介绍
% {9 b$ R& N4 P2 S( Z' J: V/ O9.数据集的划分. }/ r! t1 N0 C
10.特征预处理简介
( y: P: C+ M# }6 Z* v" x. ^11.归一化和标准化介绍
9 C! _0 i& j4 l! ?/ c5 C# V3 U12.鸢尾花种类预测
3 Y+ ?; o5 x0 A4 I13.KNN算法总结
1 W) J( k6 F: n' |3 j0 q: F14.交叉验证、网格搜索概念介绍2 u, h+ N! G; A* U9 |
15.交叉验证、网格搜索案例实现/ b% {/ k* u, g
% s5 k- }: v; `/ \1.案例-Facebook位置预测流程分析 @2 u4 r7 C6 n- q* h7 s; D
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
/ L' Q: m2 |' u& p( _2 L+ I; M3.案例-Facebook位置预测代码实现2( E! Y& Q) K4 `$ h N
4.补充-数据分割和留出法
" c& z& i R# z3 V5.补充-交叉验证法和自助法
4 A# i, s, {) r$ a! m* a/ M6.线性回归简介
$ Z4 p9 T- w2 M& M7.初始线性回归api4 `( A& n# Q, Z4 k% M
8.数学：求导
7 [5 i' k7 m' g6 s( e7 Z& E9.线性回归中损失函数的介绍2 p/ g# h; N5 g) k6 j G
10.使用正规方程对损失函数进行优化" X) w9 m7 X# |/ E K S
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
8 A, r1 T9 @! @* P) n5 ~12.梯度下降法方法介绍 T. p/ g. ]5 U! a$ u3 { z
13.线性回归api再介绍6 y; ~2 }& n) A& d0 [
14.波士顿房价预测案例: w' t! U1 a0 j2 H+ [* f4 G
15.欠拟合和过拟合的介绍
* I% s8 b3 _2 c16.正则化线性模型# C" c" \7 g0 M, K' N/ C/ v6 K
17.岭回归介绍. t, B7 b1 a* U7 g7 I( Q# g
18.模型保存和加载& g; |4 i0 q+ T0 X
# ^4 W; F, O, m1 l) M& L8 r1.逻辑回归介绍
+ B( ~7 ]8 V0 S" J4 l& E2.逻辑回归api介绍/ \1 h# P4 d' s& p2 g. L
3.肿瘤预测案例, r3 Q' J, E" X, ]
4.分类评估方法介绍2 }6 D( m+ }" e$ d7 h- Q0 t* V
5.roc曲线绘制过程
0 F( g; c, S0 k! O4 A; n6.补充-类别不平衡数据介绍2 S8 O# y r2 \% I/ T* r. ^. z: Y
7.补充-过采样和欠采样介绍. ^8 {' {* O6 S8 u. x
8.决策树算法简介2 z+ z) J, i* v; d! s- I; {
9.熵的介绍' o- y8 H$ R5 _0 B0 G# U
10.信息增益的介绍
+ I0 D& a i# R7 R) ]' R11.信息增益率的介绍
5 {+ O" o0 s" Z/ v12.基尼指数的介绍6 {4 ]! \" a7 Z1 D ^! Z9 P" [
13.决策树划分原理小结
7 O4 R0 q0 Q0 R14.cart剪枝介绍
$ M: w8 I$ K1 F" F+ b. U9 k15.字典特征提取6 o# J+ ~3 c n5 x( a& j. F
16.英文文本特征提取
; B: Q; I. `& F, v/ h17.中文文本特征提取& ^- T$ |7 f7 ^, r
18.tfidf内容讲解
$ I( p& R, m1 s1 y+ h
$ }- V8 X) M+ v5 y1.决策树算法api介绍
" ]0 h k1 l; F2.泰坦尼克号乘客生存预测
) d! ~. t4 G( B: h3.树木可视化操作
+ ?/ P. X* l8 S0 K0 C) V4.回归决策树介绍
8 m1 s* a, H7 n5.回归决策树和线性回归对比
' h# ~6 E+ b3 t6.集成学习基本介绍
- A2 N5 n' Z( e+ [ x7.bagging和随机森林! a8 l, B$ w: H
8.otto案例介绍以及数据获取
" U7 Y+ s6 W: d9.otto数据基本处理9 \5 H3 o; e: E' ? c
10.otto数据模型基本训练+ R p' O: @; W$ S1 L" N9 o/ u& X
11.模型调优和确定最优模型
& r! t# b6 ?" h' _12.生成提交数据- a5 f3 ?' o0 s
13.boosting介绍6 l1 x/ ~ u2 z8 C i! O/ R# y
14.GBDT的介绍/ ]' P R- L' S8 d
! N* A! y6 T4 k% `: Q
1.聚类算法介绍6 K' {8 i1 p4 R9 k
2.聚类算法api初步实现8 G- D' k8 E& s) O! h0 w J
3.聚类算法实现流程( _7 D. ^9 [ d& |/ `& c9 v
4.模型评估
9 |, |, |' P% W# m( o5.算法优化介绍! I; s$ F, O Z" }3 s; M4 r5 F; m
6.特征降维内容介绍* L' E$ K Q- a
7.pca降维介绍, y! R/ u8 i! S/ S" x m L
8.用户对物品类别的喜好细分案例
1 C: e' b6 \' z H9.初始朴素贝叶斯) t! p2 D( T& j
10.概率内容复习
- c1 F, y8 n# G* O11.朴素贝叶斯计算案例
- f9 C, X; E0 c12.朴素贝叶斯案例实现1
+ n" ~5 o' X3 F3 E13.朴素贝叶斯案例实现2
: r/ v, {, \# ]- s14.朴素贝叶斯内容总结; T) K( L3 c6 e' E
+ f9 P6 O# a% J/ y' r6 E
1.SVM基本介绍# M5 f2 u" Z% U8 U8 }+ K
2.SVM算法api初步使用
3 B* L" e- ~ R8 W0 B3 H3.SVM算法推导的目标函数6 z" G% T1 R" ~' q, S
4.SVM目标函数推导过程及举例
' Z/ e1 F0 H0 G9 [2 O. @5.SVM损失函数! X% W+ t4 ^+ v$ @, U' X9 C# u
6.SVM的核方法介绍
( M5 f4 b0 t& {5 z3 z7.SVM回归介绍+ E# c- E) O# Y% ]$ U
8.SVM算法api再介绍
6 u/ Y# D0 a% b$ v3 J8 X( _9.数字识别器案例初步介绍
8 B) V+ ]. U4 I10.数字识别器-获取数据9 a- j/ i) {2 N; [: D9 [$ U
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练- V) g# P. o! A. O3 {! _
12.SVM总结5 C, W9 ]9 ~4 B5 a6 M# P
9 K+ v3 Q+ w# t7 U- X0 I1.初识EM算法
7 A9 I- o1 z6 p. i8 S: G% n2.EM算法介绍
9 O/ l7 a* |% }2 x8 f) Y9 s1 {3.EM算法实例" w( y- e, h }. e8 S
4.马尔科夫链的介绍
! T {) f" ~3 I' o+ e! j0 w3 o5.HMM模型的简单案例1 ^4 G" P8 }3 }/ _( a8 o: ]- i! E
6.HMM模型三种经典问题举例求解3 [$ z% j0 B' v+ S, s3 N3 j
7.HMM模型基础- N' w% Q7 b" e1 I9 f6 u
8.前向后向算法评估观察序列概率, i& @/ Y. w: C6 r& V
9.维特比算法解码隐藏状态序列3 C2 _3 l/ V6 Y8 |" _
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
+ Q) o" x+ O% v: c11.HMM模型api介绍及案例代码实现
& U& P+ ~0 u$ S. L. {- {* m. F* P4 I. @% L' _/ E
1.xgboost最优模型构建方法
* V, C7 h' V4 u: a; G2.目标函数确定和树的复杂度介绍
6 D. r/ p. h8 N& C8 I# D3.XGBoost目标函数的推导, |! q, m9 p, S# ^& P& H+ [# _
4.XGBoost的回归树构建方法, h) }1 Q7 o Q3 l8 @
5.XGBoost和GBDT的区别
7 [% ?5 g, h/ M6.xgboost算法api与参数介绍7 f9 ?- i# [$ l0 y6 X
7.xgboost简单案例介绍2 O! b: c( w3 `* q
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理- n7 {4 v1 |1 J. y/ g9 X K
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练8 B9 r0 p+ ~: V) _: T) l
10.otto案例xgboost实现-模型调优( C. Y6 {7 m; W
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行0 X, Q5 m; k3 s' O. m
S4 J' Z. Y) B# x' j7 K" R1.lightGBM简单介绍+ | U% J+ l; A0 l" I
2.lightGBM算法原理介绍! h1 O0 W/ V9 g- m; @' I
3.lightGBM算法api参数介绍6 X- a- s; `9 J x' Y5 _" _
4.lightGBM算法简单案例介绍: B* g$ H5 J% B6 a* u K" m+ v
5.pubg案例简介9 \7 w4 ?3 m$ d* y- K9 ^3 k2 J
6.获取pubg数据
' b. u# n) L2 R& H4 L) x7 B6 B7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
* _5 h$ U# M0 ~. P8.规范化输出部分数据和部分变量合成
4 M& G% ?9 N2 S9.异常值处理1
R* Q+ {8 X- y8 I0 E10.异常值值处理2
( A6 b! I/ L! G. F11.类别型数据处理
$ F$ `5 D/ f; w; q12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
% I; c9 k p3 I/ v3 _4 ~13.使用RF进行模型训练
7 r3 ^3 j# Q1 Z4 e! I0 W3 j14.lightGBM对模型调优1! J5 f$ r7 |. O( ]& v; J$ ^$ J* J- S
15.lightGBM对模型调优2
% x# V" k* u; ^0 J# `( ^1 m9 v% B( L( f p
: N J7 Q2 M3 p0 y〖下载地址〗# c; y7 n e# F2 ^# w& e n2 {
; c) y( }+ b2 R8 S/ y$ i" e
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