, ]3 P" m# a6 W
7 o4 ]6 ], e# Z3 ^* N7 R+ d& g〖课程介绍〗
* Z0 z+ O9 i0 h$ [6 A5 k$ ^) ]$ F! b$ ?4 j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6 W G2 J; E% D5 K) s& u
2 o- q8 G8 @- g$ O' K
〖课程目录〗+ s3 r" \& G) Z" U, l4 M3 g# s! t
1.机器学习科学计算库内容简介
8 B# K7 z. e+ @" n2.人工智能概述
( c0 X( y4 r2 x# j3.人工智能的发展历程
" H) O9 _8 f5 z; @4.人工智能主要分支
0 N3 w1 H% A) i$ G5.机器学习定义工作流程概述
6 O2 e4 v' Y b, B6 l& X4 ~: B6.机器学习工作流程各步骤解释/ h" U7 ]3 p& m9 d& l8 O
7.机器学习算法分类介绍
0 d, C ?; @$ j$ E: I: J+ S8.模型评估: }& I. I( |8 N+ Q9 m! W/ c0 y
9.Azure机器学习平台实验演示1
; n, O! q8 d h; @10.Azure机器学习平台实验演示2
! l9 ^, {1 J% D# t11.深度学习简介+ `9 ]+ U. j. r0 I% o
12.基础环境安装: s4 W- o+ D& R( }
13.jupyter notebook的基本使用1
" Z0 |( D( u6 \8 u5 ^- N14.jupyter notebook的基本使用2
1 n+ v9 O8 w1 s1 s( c+ A15.matplotlib的基本使用
& m) u/ [! c" K0 f* C- J6 b8 @; L. O% b& G, P
5 U5 l! p, J; T1.实现基础绘图-某城市温度变换图
, Q# v& o3 K9 E6 w7 R4 B4 ?1 J3 d2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图: i8 i9 L! [9 L2 x M: q
3.在一个坐标系下绘制多个图像7 A: \4 B* W- @$ M( M4 Q
4.在多个坐标系下绘制多个图像: q5 Y: q( l& w+ Y3 x S( u
5.常见图形绘制9 C' ^5 l0 I) a5 ^3 t0 l G* M5 P5 i
6.numpy介绍
+ s' k0 A$ Q# m4 w( I8 D/ U7.ndarray介绍5 ^( q$ f! Y& h. l! o
8.创建0，1数组，固定范围数组! ]% f1 \2 x& d& _! \7 Y
9.创建随机数组" |$ P! r/ S2 S/ k J3 j
10.数组的基本操作3 p' e. x5 r; E
11.ndarray的运算- {+ U/ ^+ W& P# G
12.数组间运算& x0 Z( U) Y# r" o" l# A
13.矩阵复习
* P4 S- f5 g- N14.pandas介绍
" R! C& C: `$ I! Z2 O& f15pandas数据结构-series% q! z( [0 b( k5 E
16.pandas数据结构-DataFrame1# B& I- R# O3 `' `6 d. G
17.pandas数据结构-DataFrame2" U+ l6 U* v# Z/ \; {9 S: k
18.pandas数据结构-multiindex和panel
) [2 o, k* V4 a5 v- K' I, F: y5 a; |3 ~, T& P4 V% c g0 }* N
1.pandas中的索引/ b5 F' L9 m$ z* s* `% o
2.赋值和排序
, s8 [3 G& i& [" ]; V8 Z3.pandas中的算术运算和逻辑运算0 s) C G0 P5 V- D5 U
4.pandas中的统计函数
4 E# M; d9 ]% |# b) O& `6 @5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
! A0 ^- M5 ~- L8 T- \3 }5 }6.pandas中绘图方式介绍5 G- a, n& V# r, v) F
7.pandas中文件的读取和写入
8 x; I0 ~2 ]- L# g+ n" ~. Q- D8 O8.缺失值的处理
; _% B _* r4 W1 ?) H6 T1 a9.数据离散化+ q3 Q3 G- \5 r
10.数据表的合并
% ^. n/ _' E/ X) t11.交叉表和透视表介绍
- A- h" W) X# u5 W( {0 k9 E12.分组聚合介绍
: v# i9 h8 L8 R7 v2 {+ p9 G13.星巴克案例实现
4 f' s U* @# R2 e! I6 f. r! R( C14.电影案例分析1! J$ H1 O. S% \& a
15.电影案例分析, [( r4 M3 f$ v, Z
) X* [7 R- x. F. v1.绘制单变量分布2 z+ s2 }% k' l; I) j( g/ [
2.绘制双变量分布图形+ A* x- _% V& r. f5 t
3.类别散点图的绘制
* E3 M0 y: ~& R7 R6 N4.类别内的数据分布和统计估计
9 ?$ H8 \4 g3 \6 `, z- | D: i5.NBA数据获取和相关性基本分析
5 P p& Q0 a8 R6 O5 m+ L; N; r6.对数据进行分析-seaborn- v5 Q- _( `8 o, |( H( c3 F1 W
7.衍生变量的可视化实践( b7 a x d; V8 E
8.球队数据分析* ]$ t; u( \9 `
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理. \8 A' ?5 M! [. M ]
10.数据类型转换（面积，户型）! p8 o9 G& f, a
11.房源数量和位置分布分析$ s1 d* a% R& n2 D" q
12.户型数量基本分析
$ p v6 ?9 \( L3 @13.平均租金基本分析3 f$ [1 f* ?7 T# ?1 P7 ?( ]: A) J
14.面积区间分析
4 v' |& p0 ^. _; W$ r" P+ F$ g0 s' I) s7 L' q/ H: D& B; \1 q
1.K-近邻算法简介
2 S8 p' H9 S$ I3 Z& E |2.K近邻算法api初步使用 C1 @) I5 _$ R
3.机器学习中距离度量介绍. D7 R( \2 p* h% M% z
4.K值的选择介绍$ i$ x$ s2 g" f' y. ~
5.kd树和kd树的构造过程
2 k3 V6 M6 o, ]( I, q1 W0 {( C6.kd树案例实现. M& w: @6 Y1 a3 V
7.数据集获取和属性介绍: U% Q. M5 v8 `# s
8.数据可视化介绍- h4 D5 ] F* J ~1 e# ]0 R8 G9 ^
9.数据集的划分
6 E( r4 m3 {( a6 M: S4 t2 l10.特征预处理简介/ p8 ~7 {7 c5 ^" u, ], ~
11.归一化和标准化介绍
" P4 t& M2 i* y, r9 {8 t12.鸢尾花种类预测) x& @, y9 p E, W- ~
13.KNN算法总结. r" e- d, }: o3 F2 G+ H r
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
. U3 l# h( w2 [! ?9 n6 R15.交叉验证、网格搜索案例实现! l) X8 h- ^, G% C0 u6 U
. T5 f! `' d, D( u' D# A
1.案例-Facebook位置预测流程分析
- s- | r& t4 H2.案例-Facebook位置预测代码实现1
g3 e" b. Z# M9 E9 {: E2 r3.案例-Facebook位置预测代码实现2
& u+ F: ` c) z" n5 X4.补充-数据分割和留出法7 M/ G) |% q* R1 K: D# d
5.补充-交叉验证法和自助法
, c5 D/ U3 i& l. `# o6.线性回归简介: C* Q! l) d# T9 U( x
7.初始线性回归api
* j; u8 g; o' p' t! ]4 @8.数学：求导
( z G1 ^; h# d" v2 c; j9.线性回归中损失函数的介绍
: X$ b$ {8 g8 ~8 }7 ]" S10.使用正规方程对损失函数进行优化$ z7 q1 v& P q% I
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
9 f; K% J& C% Y4 O+ L1 s, A% W+ M12.梯度下降法方法介绍
5 z% ]' |& _$ K) ?8 h13.线性回归api再介绍
( D4 o- `2 v$ c/ e1 m% ]14.波士顿房价预测案例% ~+ t, }/ }9 K% _) T, l% Z: k6 S: W ]
15.欠拟合和过拟合的介绍
8 L$ f) T( r$ U: l! T+ P6 e16.正则化线性模型# }( L& ]7 q _' D, Q. t0 o6 F
17.岭回归介绍: `7 O! Y3 J) w2 H; O+ I' A
18.模型保存和加载5 {/ U) T F* A+ R4 h9 }6 t% t
- P- Z* \! L8 a. B1.逻辑回归介绍
3 g$ W- q9 _+ \$ |# K2.逻辑回归api介绍
' h1 A9 s# g3 i/ A# N- l2 v3.肿瘤预测案例
5 g% y. I# a6 g4 o9 V q5 i4.分类评估方法介绍
& S0 R: Z1 q/ Y2 ?5.roc曲线绘制过程
& b% t' m/ @1 b" f! h: s3 I6.补充-类别不平衡数据介绍 l$ f" _( L2 r0 ^' A7 c
7.补充-过采样和欠采样介绍
9 _* {- ]* x- M9 _* m& |& ^- b8.决策树算法简介
2 x- u( Q" I) f5 z9.熵的介绍
" V3 ]3 T. |9 q( X( U* J7 \+ G10.信息增益的介绍
9 S/ U2 ^* O' O9 ~% [5 E; s1 h11.信息增益率的介绍
( C" E- T2 G( h/ ]1 O12.基尼指数的介绍
' B' |8 t4 `0 J+ g C1 Y13.决策树划分原理小结# h3 u4 Z# l9 B6 m9 K: w
14.cart剪枝介绍
1 }- H0 r; _- D r; o x' ]! \2 Q15.字典特征提取, m/ e' I; p( _ v8 Q9 l, n
16.英文文本特征提取
% }0 Q& V0 G. y- q8 n# Q17.中文文本特征提取1 U+ h9 j3 @6 ?/ \1 R! N
18.tfidf内容讲解
: q8 Y" {1 e: |8 g& Q. ]
7 N8 C) n+ i3 `. l0 M1.决策树算法api介绍
- |$ h" n% |! N. D1 `2 P& E2.泰坦尼克号乘客生存预测
6 x% Y) d1 m) e* Q! p# {/ U6 H; J! t3.树木可视化操作
- a/ h% Q7 D! {4.回归决策树介绍
4 D' L3 G5 `8 V0 {5.回归决策树和线性回归对比
9 U5 U) ]4 L+ {0 ?! r; E$ H6.集成学习基本介绍
! h7 N( X% N: Z7.bagging和随机森林
) X0 e9 e* L( R) A* }6 O4 Y8.otto案例介绍以及数据获取' n0 J- o2 s! [4 Q- w; U; h" a% Z* t& I
9.otto数据基本处理
) ?- ]- r( j- s* ^# Y10.otto数据模型基本训练. O0 @: z1 r' d" }2 ~$ @+ K, @# j
11.模型调优和确定最优模型
: y# D1 y2 K* _# V& ~12.生成提交数据
# b7 U# j, B5 V! O7 p3 I6 L13.boosting介绍
3 G3 }" n \% S0 W! v, c$ a7 B14.GBDT的介绍
+ g& M9 B" f$ f- h' a- m9 T; k& e$ s7 c
1.聚类算法介绍3 f, C& y& a# ^8 j1 l, o$ t+ `) y' S
2.聚类算法api初步实现
+ [. k" U( f( Q$ U u4 W0 ^3.聚类算法实现流程
) y7 }* r% W7 k; ?, w/ K# V9 V) ^9 @4.模型评估/ F" j- [0 ~) W- e, f- V% |7 p
5.算法优化介绍
1 l$ o, z* V1 @9 _6.特征降维内容介绍3 o. N4 b: u( D: V) K$ K# h0 K
7.pca降维介绍
9 l; i7 U6 h; x. B6 ]8.用户对物品类别的喜好细分案例' p: f r% U$ j: f# o0 n9 a
9.初始朴素贝叶斯
8 d, P2 |* e+ L1 N10.概率内容复习
2 _: Y8 v4 W/ n# }11.朴素贝叶斯计算案例
0 ~) t. N; ^* B0 T12.朴素贝叶斯案例实现1
* n3 {$ m7 u- t13.朴素贝叶斯案例实现25 B! O% s' V9 v9 V! v1 ~
14.朴素贝叶斯内容总结
& M. ?% X T, |$ m9 [' Q* S, `. R- o" R" A( R
1.SVM基本介绍
0 I9 c( D4 \3 a2.SVM算法api初步使用
R8 g4 E* _) ^% d1 j# h9 b3.SVM算法推导的目标函数7 a5 D! H5 s; v8 G0 [5 c
4.SVM目标函数推导过程及举例- o3 U6 N9 t: Y8 ?. i
5.SVM损失函数
6 v. `! p: Q3 {7 [. e4 o9 q8 a6.SVM的核方法介绍8 P* P- P7 [: n3 n" |4 |4 V
7.SVM回归介绍, o; _5 J! h, x: z
8.SVM算法api再介绍6 N" `+ Y/ F. l+ M
9.数字识别器案例初步介绍
) |+ G" d- A8 [" T3 m* O10.数字识别器-获取数据
# U+ X7 l) A. P! { U11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
\0 ?( M" Z" S+ W" R12.SVM总结4 H& [# i- `: _
& C; o# m9 r/ S$ T2 _9 i1.初识EM算法; a( z8 H- u7 j5 M, n
2.EM算法介绍
! W1 H N a8 T3.EM算法实例
) t0 r4 s; B! p' _' d, y4.马尔科夫链的介绍
]4 V/ Z6 Q- {. L) K! k5.HMM模型的简单案例
3 R( Z1 ~: @- z, e$ B0 `6.HMM模型三种经典问题举例求解: e8 s1 c5 d" t$ r8 P4 T. C
7.HMM模型基础6 r- v" k4 a( D; E- ?, ~
8.前向后向算法评估观察序列概率4 N: m9 N+ v/ N9 C) b- O9 Y3 t
9.维特比算法解码隐藏状态序列9 r) l, P+ E# s. M! j5 o
10.鲍姆-韦尔奇算法简介4 ]6 H+ t9 z8 ~
11.HMM模型api介绍及案例代码实现8 }8 Y N7 m0 C2 G
n" C: q# Q' ]0 S% J1.xgboost最优模型构建方法
( C0 q& v2 j8 O. }8 _2.目标函数确定和树的复杂度介绍
" w( l, ]! ?) A' i- q% N. I3 V3.XGBoost目标函数的推导, D( J2 i* G* u3 b( I# m
4.XGBoost的回归树构建方法0 c6 c5 J% F6 w5 ^6 _2 p
5.XGBoost和GBDT的区别1 ?8 r( T1 ~: }# x9 e8 [
6.xgboost算法api与参数介绍2 [7 j7 F9 B4 O6 G- I6 B
7.xgboost简单案例介绍
" w9 t7 |2 t$ s3 p% a# c8.otto案例xgboost实现-数据基本处理9 _4 A0 p. f& v* W+ ]4 H# W
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
5 @# J1 B. s8 j4 k0 W8 `! ] `10.otto案例xgboost实现-模型调优
7 U" j) X7 i9 e* @7 b11.otto案例xgboost实现-最优模型运行3 d4 m1 G' Q& P. f
* v, Y' H7 Y, q# h7 [" L+ W! f
1.lightGBM简单介绍; ?# r8 w# ^7 E6 Z2 K; A1 n1 @
2.lightGBM算法原理介绍+ v( i0 u( ^, W6 c, |
3.lightGBM算法api参数介绍2 m. Q! p7 x% R. u: }% H( |
4.lightGBM算法简单案例介绍$ R4 s: ^5 ~7 n
5.pubg案例简介& Y* m* E8 ^% F) P
6.获取pubg数据
# {: E, |. n' D: U$ y7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
( j1 W9 Y1 V3 h/ s4 n' i8.规范化输出部分数据和部分变量合成1 K# c* e Y, |6 o2 m5 }2 j( z
9.异常值处理17 U' t2 p& n0 y# U* _2 P
10.异常值值处理2
4 @7 i' E- y1 v& A3 E8 H11.类别型数据处理+ Z9 B' {9 p C4 |' ~0 A. j
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
0 `. y8 ~7 {6 O; R2 `+ L. X* [% P' R13.使用RF进行模型训练
# Y/ O V9 B* C$ n5 a. s( j$ s14.lightGBM对模型调优1! P# g, ~9 d2 m
15.lightGBM对模型调优2' ~! ^! D+ P& G- ]8 K& K
! ]* D% { S: q2 r0 l2 u- v R- C
/ z( P# J. P. C. |4 C: |' u& M
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