- z8 z7 g8 F+ S2 E' l8 l* @0 a5 o$ ~3 W
〖课程介绍〗0 v5 o, H- P$ c) p
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, D: f0 q* E% Q3 N
! @, J) l3 T1 ~. w6 ~〖课程目录〗% s6 c0 Y- S0 r
1.机器学习科学计算库内容简介
9 X# E/ j- |/ G) _3 }. U2.人工智能概述( ?0 e2 @+ q7 N" _+ c/ \ Z1 N4 A* u3 V
3.人工智能的发展历程* Y. _4 w, R( D- C- E" @5 _( r! b
4.人工智能主要分支
# u8 l- R* n2 `: F5.机器学习定义工作流程概述1 f* m0 _0 F1 Q9 q) w
6.机器学习工作流程各步骤解释
; J; j G) x( Z2 b7 N$ }7.机器学习算法分类介绍) K9 q8 Y. r& D( s1 Z( n) [
8.模型评估1 b( ]2 G' j8 G" G& J0 k7 \# ?- @
9.Azure机器学习平台实验演示1
5 N9 h* \" O0 z10.Azure机器学习平台实验演示23 r% |* |' W1 ~: W: m
11.深度学习简介
# A) {# }* Y" e! k% X- J12.基础环境安装' L% _$ P2 a) P+ T
13.jupyter notebook的基本使用1' }4 I- L) \! W- U" _
14.jupyter notebook的基本使用24 s7 g- E& f4 {: m/ ?
15.matplotlib的基本使用2 k8 n& s5 t6 \. X
! i9 E3 l H! \$ Q5 ]8 z6 h5 `
6 |: c, n- q* M8 k+ K1.实现基础绘图-某城市温度变换图
( i& W2 d: p8 H# I7 N% U2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图9 W/ R7 H8 r k
3.在一个坐标系下绘制多个图像
1 H% H6 l7 G) A: |4.在多个坐标系下绘制多个图像) ]) ^' |: ]% `6 T
5.常见图形绘制
5 C2 {4 Q. Y3 \ k3 s1 D9 ?6.numpy介绍
3 @! h3 Q5 y$ t5 G7.ndarray介绍' ~6 m* ]3 Y0 I' e3 T
8.创建0，1数组，固定范围数组
6 z8 `1 O8 c* c9.创建随机数组
) }+ }' \- v" w# z; ~ r10.数组的基本操作% [% t' [6 a8 I s8 ^) w
11.ndarray的运算
8 v7 }6 h6 G: S9 v0 d12.数组间运算
' X( ^5 T! ?- N7 O' B3 W13.矩阵复习
6 [: r9 C& p# y l14.pandas介绍
7 Q: y6 Q2 C! k- G15pandas数据结构-series
% Y+ _! D0 c$ F! D' Q16.pandas数据结构-DataFrame1
4 N4 }8 J/ n; O5 d( U9 F& I17.pandas数据结构-DataFrame2
+ I; `8 s/ j% L, _9 A/ V18.pandas数据结构-multiindex和panel' H6 z! I$ e& J2 A6 U& Y
* i. ]- v# n8 q3 l
1.pandas中的索引
( Q: {. l- i; i5 y: u6 T/ V2.赋值和排序
6 g3 ~2 A7 y* J9 @" D3.pandas中的算术运算和逻辑运算4 ^! L5 b" s; T- P* Y2 }0 D
4.pandas中的统计函数
+ B+ k; F# n2 K$ }+ W) i5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
$ \; M- ^6 K5 S6.pandas中绘图方式介绍! U7 N2 Q5 F! y5 [) \4 i
7.pandas中文件的读取和写入
5 F: Y4 m: l5 A8.缺失值的处理
' j# I2 c9 T6 g* k p5 R! B* p( S9.数据离散化
6 Z' o9 `* { x10.数据表的合并
" Z# K' u+ W( o! u( X11.交叉表和透视表介绍
; C5 B: s7 p7 ^: t" `3 w) ?12.分组聚合介绍 Q6 _5 |0 b' c$ i
13.星巴克案例实现
, d9 `9 ?4 }( F! [5 U5 K14.电影案例分析1/ }6 B" y' y+ Q. k9 [
15.电影案例分析" R1 c; D9 _" T, c
$ C" D: j$ Q8 d4 P U5 _1.绘制单变量分布) y3 V) N2 d: h- x5 d- S
2.绘制双变量分布图形) c8 w* o" ~9 K9 k% W0 ` K
3.类别散点图的绘制
9 E; a0 k2 [! `) C/ d4.类别内的数据分布和统计估计) x3 B, x! B$ B9 w q; h, l
5.NBA数据获取和相关性基本分析7 V b: s0 j5 k) c$ J% d& ~* w5 r; F$ m
6.对数据进行分析-seaborn/ {( s+ G' [( E! i+ b0 h
7.衍生变量的可视化实践+ v9 ?, v# H& g0 W# ^& l: }/ ~
8.球队数据分析
; a3 v' G. G; \* q5 N6 p! l8 E9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理5 m/ l* S7 ^/ Y3 V0 d$ x
10.数据类型转换（面积，户型）
* A6 W% {' @ r# i7 ~& q" e11.房源数量和位置分布分析8 m0 I: n5 c d( ?( L# e1 u$ V; Y( a
12.户型数量基本分析
2 ?; J+ _$ v# M4 F; Q$ A, Q; T13.平均租金基本分析$ J# o$ d: r/ _2 n* `% F
14.面积区间分析3 |: E I4 }! d5 {5 l
' S1 |# G6 P4 ]3 ? ]9 q1.K-近邻算法简介
8 z: a/ F% d5 v5 ^* r2.K近邻算法api初步使用+ }( \+ \2 X6 V) p# a
3.机器学习中距离度量介绍; ]$ \' ?) k U1 V
4.K值的选择介绍
" W6 h- t9 |, V4 E: t, O5.kd树和kd树的构造过程
- @( _" ?) T# |* E! s6.kd树案例实现5 X2 r6 E6 |0 W, `& \
7.数据集获取和属性介绍
3 O& \; {7 }+ j5 x0 c3 T2 F8.数据可视化介绍
* w+ x% y$ \; y. u: \7 t9.数据集的划分) u! m3 f c/ b* c: o# b; b
10.特征预处理简介2 o* P3 F* A" J/ s4 ]$ C3 ~. {
11.归一化和标准化介绍0 p" ?4 u2 u& f: P
12.鸢尾花种类预测: o, u& ]3 O* t
13.KNN算法总结# _1 ~: f y3 a# t
14.交叉验证、网格搜索概念介绍. ~/ r) @/ @/ J2 x
15.交叉验证、网格搜索案例实现+ P0 A* z) n& a. x9 m3 T# S, B8 R1 |
+ n3 L) h9 O0 T+ }8 T) g7 b1.案例-Facebook位置预测流程分析, D8 |% K) q: u/ T. x
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
; j* g. K% N+ S2 U4 x/ ^3.案例-Facebook位置预测代码实现2
# k$ Q$ A, z" C& g) W& T; G4.补充-数据分割和留出法- w* \% F7 F2 P1 S$ f! }
5.补充-交叉验证法和自助法
% A, g5 h) U& f6.线性回归简介$ |8 j. J' q/ D3 d6 N8 O$ e
7.初始线性回归api
; ]/ e6 n0 g2 j9 a8.数学：求导
& a- ^% {6 q& d4 F) r R9.线性回归中损失函数的介绍
& d3 X' p) ? r1 P10.使用正规方程对损失函数进行优化
2 D- t/ n( @5 t+ N6 {9 ?3 Z11.使用梯度下降法对损失函数进行优化" V8 o" C! w! U, b& K3 b6 _
12.梯度下降法方法介绍
7 i2 E* l( |4 P13.线性回归api再介绍8 N9 g8 p3 I. O5 _
14.波士顿房价预测案例
) R% {9 i! h1 {/ H2 L3 a15.欠拟合和过拟合的介绍9 u' [. N/ J3 d+ W% p) G/ J
16.正则化线性模型
; H; H! y7 v! h% y' c {17.岭回归介绍
* B5 ^6 q. x @! [! A% S' c* ]18.模型保存和加载
$ o" r ^8 E5 Q! l9 s; U6 y
; C e% A6 g8 M( i) z% s% ~- \1.逻辑回归介绍
$ f: ^9 V/ f9 o& S! ]& f1 n2.逻辑回归api介绍8 H' P- ^. J, d
3.肿瘤预测案例2 k5 M; }8 `/ L9 a$ |9 k% L% n
4.分类评估方法介绍, K0 g4 B' G8 T$ B
5.roc曲线绘制过程
+ ]$ P3 D) E2 O" ]+ i- D' `4 Y% [6.补充-类别不平衡数据介绍
. m1 W0 `2 Q) D. i' p+ c2 @7.补充-过采样和欠采样介绍
/ {, h+ d G) D B9 S m8.决策树算法简介$ D/ ?$ u) U6 S4 I6 e% i
9.熵的介绍% q& w) Z; M+ |, k( j
10.信息增益的介绍' S/ \5 {- q% A2 z$ l6 V8 a$ P
11.信息增益率的介绍( A) e+ k3 D8 t* t1 K, T' y
12.基尼指数的介绍' t! R# {4 X& Q" `5 H8 p
13.决策树划分原理小结
, M+ w& o' [/ H d7 s14.cart剪枝介绍/ ?2 R2 j0 B% E7 b6 f O' ]
15.字典特征提取
- j& [" e* M" m" F16.英文文本特征提取' a% s, j5 l& Y
17.中文文本特征提取! X2 H8 U) g! }& z" Y9 h
18.tfidf内容讲解8 T3 k q- N5 g+ d0 _- D" A: U
( q! s1 V" f* ]) {3 ^/ }- N
1.决策树算法api介绍6 `% H5 B/ T. t8 S! @; e
2.泰坦尼克号乘客生存预测
2 i9 S5 |# J! A9 i3.树木可视化操作3 z* |: d1 S- b9 g' g v# J) \
4.回归决策树介绍
& Y' I" G) }( f- W( Y1 M5.回归决策树和线性回归对比8 }* W. F+ b/ k3 r
6.集成学习基本介绍: m# K- `2 o; C$ x! {) _
7.bagging和随机森林
5 g3 v5 m) o1 m. |/ }8.otto案例介绍以及数据获取2 R% f! p7 Q, P/ z$ [( O6 Z2 ?" O
9.otto数据基本处理% y I2 A8 ` ]
10.otto数据模型基本训练; P i& d" W _4 i6 F7 b) c
11.模型调优和确定最优模型" u- m$ E5 Z' P( |: [
12.生成提交数据
7 d6 l1 L; q1 \% O m13.boosting介绍
/ N) g- E9 `, y/ U: k" E8 C14.GBDT的介绍
8 n$ o1 } b; _5 ]- l6 c
# C& {/ i' o6 i. C* T" `1.聚类算法介绍
$ P9 h# \! R$ ?0 z* l2.聚类算法api初步实现
5 {8 {4 \7 Q; G) x) s/ f3.聚类算法实现流程# R0 ^% N6 x$ o( d" \
4.模型评估
/ u+ s1 d4 X. f9 ~& z3 [5.算法优化介绍* ^9 d4 P9 |0 Z4 o; Y% V! o# g( |
6.特征降维内容介绍+ H% ~: Y! R+ J |; o. U1 }& o
7.pca降维介绍' ^) |$ f" t2 `* J' U
8.用户对物品类别的喜好细分案例
, `1 y0 Y0 s6 }* n9.初始朴素贝叶斯
* X( L. d. f/ d5 Y10.概率内容复习& G4 y0 ~ ^) c( R! [" c
11.朴素贝叶斯计算案例
6 R0 y/ Y8 c2 L0 U12.朴素贝叶斯案例实现17 @$ {8 z& W# I/ `. H
13.朴素贝叶斯案例实现2
p" |. y. H) {14.朴素贝叶斯内容总结" h8 q( `; ]3 L4 B* ^, t; K
- @( S- f1 \0 o3 {9 v9 S1.SVM基本介绍
: A2 U! i! C3 Z. h c( S' A2.SVM算法api初步使用
- L4 I1 H' ?( a3.SVM算法推导的目标函数" b# ~! @8 b" l9 N
4.SVM目标函数推导过程及举例$ |) E" _( R0 G+ j' S7 U& q) F
5.SVM损失函数 v- e7 R' W( t p8 H: s8 w
6.SVM的核方法介绍
M H! D% |0 G7.SVM回归介绍2 T5 {+ c! J* i- x x3 f
8.SVM算法api再介绍$ \$ u5 j8 ~ H9 T) E& I8 t
9.数字识别器案例初步介绍. O$ O% H+ O. F( O# D: N& D) R) I- N) p
10.数字识别器-获取数据, A0 J& f0 L& {. H+ X' ~" S
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练( i$ U% f" R6 |- M( U7 E
12.SVM总结
7 T8 L8 m2 \4 `$ f# T7 [% r2 c8 t7 L' J$ R, Z- o, p. i
1.初识EM算法5 H* S! `& @. B
2.EM算法介绍: ]- a% g3 Q. z2 F( Z/ `1 G5 B
3.EM算法实例4 [: ]4 p% }/ d% I# G- ~; c
4.马尔科夫链的介绍
/ n2 V4 A' h- F- |' w' Z5.HMM模型的简单案例& J G, J+ F. h
6.HMM模型三种经典问题举例求解" f5 W4 j! m1 V1 M9 I2 S) Y5 C
7.HMM模型基础
; E' t$ `; e$ \( K% x8.前向后向算法评估观察序列概率" ~7 {1 t3 `2 c( ?6 _; g
9.维特比算法解码隐藏状态序列$ F# q u& ^0 u0 D5 h2 |
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
6 E) L7 |- @' W: G5 p11.HMM模型api介绍及案例代码实现
% S/ w2 y2 F* o. t; F1 Z$ A# y( V- P, z3 N5 |: F m8 F$ M
1.xgboost最优模型构建方法5 l; ~/ y/ _' }
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
' ~6 t/ m" [# l5 k- L% [5 Z3.XGBoost目标函数的推导
& I i! ?3 J" }1 ?4 `0 Z* b4.XGBoost的回归树构建方法% b1 O- @( u/ G1 v# T5 B" o6 M: Q
5.XGBoost和GBDT的区别$ F0 d. j1 h. p4 A; K( k" i* g
6.xgboost算法api与参数介绍- Q- t! q8 M8 D; U
7.xgboost简单案例介绍
# \- A% Y: L6 Z, g9 J; ~8.otto案例xgboost实现-数据基本处理; T6 v, p/ J$ Q5 S6 [* P
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练* ~& M& h5 y6 ^. r
10.otto案例xgboost实现-模型调优
5 T. g8 \- c- s' w11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
+ p w% [& A, e4 J& `6 F; r; B; P
1.lightGBM简单介绍' U/ G$ b9 x2 Q7 q
2.lightGBM算法原理介绍( P8 V% Y% d1 x) h3 |, z# x* p
3.lightGBM算法api参数介绍
1 u7 N; `# j0 x& n7 V6 s; }1 k7 m4.lightGBM算法简单案例介绍
- r' D, M' ]4 n2 c B5.pubg案例简介- o V" c2 h/ t6 N+ J0 q0 B v8 l9 ]
6.获取pubg数据5 P: f' T+ c& h& {& Q" }$ K
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数/ k5 l, u$ t, I- V' g
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
) ~, f( Q; L" b$ r4 y! x4 I- }9.异常值处理1
; L9 w* u- K2 u& ^ N0 W6 d* u! Y10.异常值值处理2
& R7 W. R2 o6 P3 [) V11.类别型数据处理% X% v8 w) U) _
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
" F) H6 M9 I! y1 {7 x! z+ [13.使用RF进行模型训练
/ J% W$ i/ ~ F# Y8 `9 k# E14.lightGBM对模型调优1$ p$ L% z, G) I0 I
15.lightGBM对模型调优2
1 a6 d: A: p$ ~$ f( n1 ?' u9 V8 N# _4 \) m$ E4 Y" G
* i8 a* q* G8 |! l$ u; `9 V
〖下载地址〗
5 y( ~: d$ G8 H0 @1 i7 _+ T; E
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