* B4 \ K; I, F/ V' z4 W0 }
6 Y: v0 m- ~; U* G〖课程介绍〗5 o* L" a$ S( ~: I* h
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
* o$ Z4 a- R1 h% _- E8 [' D+ [2 @5 K" h; _
〖课程目录〗! R& Z6 s, T- c* z
1.机器学习科学计算库内容简介
3 R9 O# H/ v o3 R2.人工智能概述+ D0 M4 U( ^9 Z; p
3.人工智能的发展历程+ f0 h9 S; u+ K% K8 B: ~
4.人工智能主要分支( E/ r$ a: F* G8 E. N
5.机器学习定义工作流程概述
! j0 F/ ?- ^$ t' k- Q$ e/ z$ Y3 ~6.机器学习工作流程各步骤解释
& w0 \& ?% Z r) C7.机器学习算法分类介绍
: I2 X" ^" `, C* e8.模型评估/ F1 q- D% G' N2 r& R) L9 A0 z/ H
9.Azure机器学习平台实验演示1
8 \7 p- f& w- S; m0 o6 F5 @; \10.Azure机器学习平台实验演示2! A( g% H @* O! ]
11.深度学习简介8 a; o6 u3 F: w. u& b0 O
12.基础环境安装
! H* A* v. B0 H. w, _+ P. R13.jupyter notebook的基本使用1
: T- K! M6 l0 ^+ L# N- H14.jupyter notebook的基本使用2
* d7 N* e( Z% k6 x2 W" d: C15.matplotlib的基本使用) N/ ?! W3 |+ c {5 C
6 A L: @6 E& w& @4 ^1 ]
2 ^) L: f2 r7 J
1.实现基础绘图-某城市温度变换图/ W9 v1 ]$ s1 \2 k% R( z; u
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图8 u& Y; y+ K! \ _0 Y( S5 H( N/ w
3.在一个坐标系下绘制多个图像' s, k; N+ }) Q- s; u8 c3 H5 I8 u
4.在多个坐标系下绘制多个图像
# G$ A7 q+ u2 K, K# g' t5.常见图形绘制
F7 D5 L9 V/ p. Y6.numpy介绍4 s/ y! g5 _8 V, T9 L
7.ndarray介绍0 k- X1 j* ~1 U, P# p
8.创建0，1数组，固定范围数组/ P& w: U8 [3 h, f' P! p$ l
9.创建随机数组9 d/ u# `0 f$ z
10.数组的基本操作6 \+ \/ p- J$ E; }
11.ndarray的运算
1 C' S% U9 S& b* E7 j+ V12.数组间运算
) b: Z6 u4 o u: Z, h k13.矩阵复习- X$ b9 U- `2 ?, N' p7 z. g
14.pandas介绍0 f) Q- G8 }3 F' e1 n! S" s
15pandas数据结构-series
( ?6 B8 e/ {- ?( M16.pandas数据结构-DataFrame1
4 F9 J$ P3 ]! y( P8 n" d+ \9 ]' J17.pandas数据结构-DataFrame2( ^7 V8 c' u7 P4 u# t/ W# e
18.pandas数据结构-multiindex和panel ]) V( g, L3 Y# b2 C- d5 N* U
% q! e# ~% ~$ M' |3 Y5 C/ H( B1.pandas中的索引1 H2 |4 [, C: I% C* z( ` T
2.赋值和排序
' G3 ~; @2 K- h) L5 d# N8 c3.pandas中的算术运算和逻辑运算" e2 L% E) @9 R" F
4.pandas中的统计函数1 ]' z9 p9 r; _7 L- x/ P
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
/ _, s8 ?1 S4 ]( L6.pandas中绘图方式介绍) ]7 u( u* f) j% C- R( {5 I! V
7.pandas中文件的读取和写入
- F& D! @# D( m7 V+ U5 {4 x8.缺失值的处理
0 F% y0 d) [. l4 o3 ~+ q3 }' U9.数据离散化7 x6 Q, w7 \: X( a5 y) l9 |# ^& X' k
10.数据表的合并$ c. T, J- R7 L& U' H1 M
11.交叉表和透视表介绍# q, |- N7 _. i5 w% y
12.分组聚合介绍
: B! f1 C& L* E/ i% c& ^5 s13.星巴克案例实现5 w4 o' Z* w- k- G2 C
14.电影案例分析1
! j4 C1 c- M' X15.电影案例分析
6 Y$ p$ t i- \/ J, e2 U) h4 p! H8 b7 U0 M' O- f- l6 V; }2 ^
1.绘制单变量分布
& `# c" I' |" ]2.绘制双变量分布图形
7 S6 E% G$ X# Y% D( x5 [3.类别散点图的绘制
# d* b1 ~ p( s" z; k B% q8 ~4.类别内的数据分布和统计估计2 Z8 e' L4 {! H3 n4 f5 E& S
5.NBA数据获取和相关性基本分析
4 N3 D( r) Z0 h$ a% x9 ?5 Q2 V8 {6.对数据进行分析-seaborn* Q* U. H$ _9 x! j
7.衍生变量的可视化实践4 e6 w2 B! ?, F, _9 V @2 K* K. ~+ U
8.球队数据分析
0 q4 u0 N4 B- C& e: h0 K9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理* W* \0 f$ S/ C. {3 [
10.数据类型转换（面积，户型）9 Q' N! f0 _- z+ D/ Q9 H) r% H
11.房源数量和位置分布分析6 E# ?0 b7 R7 W1 I7 }4 a5 X
12.户型数量基本分析
; |4 a# N6 H; m2 G13.平均租金基本分析' [6 B9 `9 E+ a" c! o: y
14.面积区间分析" ]0 L& j6 ^5 M8 p
2 b0 L! V7 \" d4 R3 @$ A
1.K-近邻算法简介
5 A: Q# D6 X% G k; E2.K近邻算法api初步使用7 J H5 b4 d, l
3.机器学习中距离度量介绍6 r, p$ `# t( S7 n; F# R/ M
4.K值的选择介绍4 h. \. z; u& [0 n0 u
5.kd树和kd树的构造过程1 M$ F7 M. Y( k# m- k: d
6.kd树案例实现
9 M, Y |1 a8 Z2 K$ x7.数据集获取和属性介绍
+ l0 `' c: x" k( x- E& I8.数据可视化介绍" C/ F' x( G0 i m5 C! ^
9.数据集的划分& z% @/ i3 Z( t1 ]' W8 B) J
10.特征预处理简介
$ B. u5 \7 x: _3 N* t11.归一化和标准化介绍6 j* R. @ K7 N6 |* T! r K
12.鸢尾花种类预测
! ~) j H& a( }2 R6 I. K* u9 x13.KNN算法总结
- z: A7 N- ]. z$ @+ V$ J+ |14.交叉验证、网格搜索概念介绍
9 f, |5 A- b9 o `, B% p% f15.交叉验证、网格搜索案例实现
: u& A4 u, W& j. @' U; N' C0 s' r4 y0 ^: S6 e6 w: W
1.案例-Facebook位置预测流程分析
8 x3 o1 T- j+ A8 e5 D2.案例-Facebook位置预测代码实现1$ [! p9 O. r. k& \) r% v5 W( Q
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
; |8 t( a) U8 E; O7 [! j4 p# ~5 j$ d4.补充-数据分割和留出法
$ v- O; M! p1 T; `" n0 y/ U( q5.补充-交叉验证法和自助法
9 z& Z9 M$ s4 @7 d0 R6.线性回归简介- ? |% v- A8 j* g( @
7.初始线性回归api* l2 N! R7 N) A, y l$ B
8.数学：求导
# k5 u7 q5 f1 [4 c* o8 n# Q; `" L9.线性回归中损失函数的介绍
1 ?$ }5 s5 c! \10.使用正规方程对损失函数进行优化
1 z/ |* ]8 Y0 o$ A7 ?! F11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
/ m; |; ]3 k; n- i( X `2 h12.梯度下降法方法介绍% } z8 x! ~" s9 y8 K) J$ P L( U5 F( G
13.线性回归api再介绍 |! j, O5 N8 H3 U3 P
14.波士顿房价预测案例
5 I+ L, N1 A3 n6 j$ I15.欠拟合和过拟合的介绍' A& G. B0 x$ z+ w0 x7 G
16.正则化线性模型3 g! V' D3 t0 Y0 @
17.岭回归介绍* @$ }' j/ W& D( a" C
18.模型保存和加载: E7 J D( K: R6 ^% F6 b
3 W1 F) `4 e+ L4 O* }5 o2 N1.逻辑回归介绍
: l# ]' X2 F8 s& S4 n: w8 M" |2.逻辑回归api介绍
6 c$ g* s0 Z; a3.肿瘤预测案例+ w7 q9 s6 n2 m: \, ?
4.分类评估方法介绍
: D. A& l' B' f* J8 U. T5 y5.roc曲线绘制过程 i0 b4 {9 T# j( b
6.补充-类别不平衡数据介绍
% ]9 V! M, M6 C3 [7.补充-过采样和欠采样介绍
( S J; g" C) l- a+ V# k8.决策树算法简介# r9 S u5 G) c
9.熵的介绍
/ ]% q- b- W( h# H9 W* {( k0 |% F10.信息增益的介绍9 j1 `% J' E O/ [# L+ Q; K
11.信息增益率的介绍
$ a6 }5 K4 V# t- j. M) @12.基尼指数的介绍
4 @, b5 {0 l) x. } H3 q13.决策树划分原理小结# Z4 D D$ Z" Q$ f/ m9 g V: O; m
14.cart剪枝介绍" k7 P5 _8 x. w2 M) v
15.字典特征提取
0 K) X# _. ?' u+ W3 q16.英文文本特征提取
- R# P, Y, C& f- b17.中文文本特征提取
. x, w+ |& D* n% \; f0 x4 O18.tfidf内容讲解$ X! M( P$ I! G# Y: {; W, {
) H8 i |0 B( k" o1.决策树算法api介绍8 k' t1 o/ P% M
2.泰坦尼克号乘客生存预测* m+ K& [* U$ d. y: M
3.树木可视化操作
' W2 _; t% j. n4.回归决策树介绍
( M: i2 J# l" w; k; G+ [8 \5.回归决策树和线性回归对比
: }4 z9 G! `9 P6.集成学习基本介绍
# D. {' g- y8 Q7 I. f# E" |8 U7.bagging和随机森林
- ^5 r' ^! K& h+ C3 q1 m8.otto案例介绍以及数据获取( Q" h, J4 }. q
9.otto数据基本处理6 u' f# R4 x2 `" f; @5 B: S
10.otto数据模型基本训练1 P1 ~/ R0 Z+ K; O7 q6 n
11.模型调优和确定最优模型9 D% f2 f3 s6 g3 W$ R4 n9 @# p
12.生成提交数据
, W9 d, C/ C. a9 g( e# V0 ~13.boosting介绍
! b. k/ N, U, P, N0 X) U+ p14.GBDT的介绍) U; y7 q+ o D: ]4 U0 J- j
! j5 n( M u& ?( | q# H: K8 o
1.聚类算法介绍+ w0 N S# e( O: G
2.聚类算法api初步实现3 i( M- ^$ ~: [
3.聚类算法实现流程, m- ?! r" W. X X9 p- h* P
4.模型评估
6 k7 A9 q$ R& |- L+ ]5.算法优化介绍
3 M, P8 X% \5 O+ P' P. v% J6.特征降维内容介绍* i' _2 }; J8 {' _$ V" Z0 ~
7.pca降维介绍
1 s0 {1 {" k6 e* ^8.用户对物品类别的喜好细分案例
* m. ?' |2 v3 J9.初始朴素贝叶斯; b+ g7 q) l$ b5 g# J& T; s
10.概率内容复习
* o5 Q: O5 L% `. u11.朴素贝叶斯计算案例
! H5 r' Q* f" W4 N, ~# t3 G- r3 T( r12.朴素贝叶斯案例实现1
5 u& S5 R8 ~6 T6 I% R/ t( ^13.朴素贝叶斯案例实现2
* m3 g1 W1 U4 P+ K; m14.朴素贝叶斯内容总结
/ [& Y4 O* B9 Z: R: U8 e
: b" @0 ?) }/ k5 `, B& j1.SVM基本介绍
1 }2 b3 r3 A- m- S8 G0 K) b% ?1 i2.SVM算法api初步使用
6 _! j8 M2 p. S7 g* k i3.SVM算法推导的目标函数
* f. Z" D# r4 X4.SVM目标函数推导过程及举例
% ]6 |' F& T- u. L; @& x8 t, i9 r5.SVM损失函数) b2 Z. [2 S7 C& C# Q2 ~
6.SVM的核方法介绍
, X) i' k' L y$ p4 ?! t+ J; \7.SVM回归介绍
- d$ _$ r( O$ k7 a7 q% { G7 \" j8.SVM算法api再介绍
; t, e- t8 k$ l& _! K* w3 y6 [9.数字识别器案例初步介绍1 k4 `2 I0 p5 I, B7 o- L
10.数字识别器-获取数据# e, k. n9 F: V5 b
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练. Y" ?* [. B+ d
12.SVM总结4 X6 `" o- ^+ k4 r
/ M$ a( y( K( Y6 ]% A0 g/ F* i
1.初识EM算法
7 e" f- ?- x. @+ A2.EM算法介绍
( j5 w; v! _6 c1 H; }) N. g3.EM算法实例3 A% \: ^3 C7 w* g _4 G5 A
4.马尔科夫链的介绍
p: S9 T$ P- u7 O. x8 ~; V3 {) K5.HMM模型的简单案例1 t2 o' y! P8 A- @" ~, x
6.HMM模型三种经典问题举例求解
h/ m. }/ W9 a3 N4 k7.HMM模型基础9 n& ~$ \; F) C; ^1 e4 j- q0 {" J. T
8.前向后向算法评估观察序列概率7 J- {& w. y7 M) O* G& Z
9.维特比算法解码隐藏状态序列
" q0 g5 q' M# w0 `10.鲍姆-韦尔奇算法简介
) `- e# p+ Z, u/ y @; K. g% F11.HMM模型api介绍及案例代码实现
0 F- g& o# _/ W3 Y
' e8 _5 {4 V! }% v1.xgboost最优模型构建方法0 F' M* Z5 Q' y7 Q/ i3 W3 X1 o, k
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
: R+ b; s6 H9 A1 y2 X6 P3.XGBoost目标函数的推导
* T b+ U- }- r F) k4.XGBoost的回归树构建方法# D5 i$ R& Q8 ^! E
5.XGBoost和GBDT的区别3 |" I& S W, V; j- s
6.xgboost算法api与参数介绍( y3 @0 y9 g. f$ Q- m9 t6 q& I( V
7.xgboost简单案例介绍
% K. Y2 B. @$ x( j( i( I8.otto案例xgboost实现-数据基本处理) N+ W' r5 r1 ^1 d0 r" O) c
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
1 d; d( o6 I9 }, b4 r" \10.otto案例xgboost实现-模型调优+ ]9 K: P; k! |" J
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
( c) a% \9 b- t& q) I9 P8 T+ _( @; @7 o% U5 H& \
1.lightGBM简单介绍& r- `! X5 f) z# D) Z) U" h& a
2.lightGBM算法原理介绍
6 D; y5 ~$ A6 L; D3 m3.lightGBM算法api参数介绍
2 D# d& ^& {2 Q4.lightGBM算法简单案例介绍
1 ~- e9 T: v' V+ Y' _1 N0 _2 v5.pubg案例简介 v) n) ` Y. Z% f: {( g+ S( u6 v
6.获取pubg数据 g8 b D7 \- J7 I! s; ~: V& K
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数+ t% H; \. ?, j/ p7 n) s
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
# [/ x* o) k; t0 U/ X9.异常值处理1
! E6 h- l2 C, C; z, ]0 V) J# w8 [10.异常值值处理20 A3 W/ P8 l! b+ y
11.类别型数据处理
8 F) Z! Z& V e2 b12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
! s2 R% V, F9 l5 B& i: w13.使用RF进行模型训练* Y3 ^2 ?, Y. m( N
14.lightGBM对模型调优1% l3 B: k; d% j/ o$ z
15.lightGBM对模型调优22 T, \$ |2 U- T3 m0 m
& t4 c0 z9 y$ H# t
9 b5 @) Z9 j* u. w' V ]
〖下载地址〗
' ~5 f" M; d; W% M& S2 K. `( q: v( s) M) A N* |8 P
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