7 Y: V4 n8 a8 h1 [+ y5 i0 `1 w7 B7 I
; G( ~/ i( r! Y" ?2 L0 Q' R
〖课程介绍〗" y& J/ P* H; `4 ]' S7 L7 \. O6 r
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$ Z- O% a8 U0 J0 }
8 i+ e8 K1 G3 E" W- C( r' q
〖课程目录〗
' @9 J' S9 w* v9 {5 r& ^2 J1.机器学习科学计算库内容简介
9 |1 h4 O2 v, S6 ~! k2.人工智能概述/ T9 i1 m l2 F
3.人工智能的发展历程
# h# g4 g8 R# t8 W8 {9 P3 j: I4.人工智能主要分支9 T8 E0 P* h0 P9 J/ p' W
5.机器学习定义工作流程概述' j7 b# b3 N; l, H
6.机器学习工作流程各步骤解释
/ R$ ~* M/ L! M$ o4 @7.机器学习算法分类介绍
, q* b) |' f) J+ ]: `; c. @8.模型评估
0 ^& T: @# d. t4 e7 [( M9.Azure机器学习平台实验演示1; ]3 H7 I, I! M0 Y* e
10.Azure机器学习平台实验演示2( C# V3 K) q' F, k. v# D
11.深度学习简介, Z8 h4 X5 F- N X. z* N8 B
12.基础环境安装
/ B9 S% L6 c" i: B13.jupyter notebook的基本使用1. |: S3 M0 y$ D2 H
14.jupyter notebook的基本使用20 l- q2 m# L0 g1 Q* s1 K
15.matplotlib的基本使用
6 o A: W. |( C! y: B8 F, M- M( ~/ H
! {9 U; S' n9 B7 d; b" \
1.实现基础绘图-某城市温度变换图3 P1 @0 K# R3 f i( C
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
& I7 t1 K8 K5 {1 Q0 n3.在一个坐标系下绘制多个图像$ t* W- Q. x3 i- z% w/ Y# x) |
4.在多个坐标系下绘制多个图像* W2 u' j7 n. C4 H
5.常见图形绘制2 W9 V& _! n) y
6.numpy介绍) A- L7 h9 j+ i" P* c
7.ndarray介绍
2 @- ~: R8 z9 w( b1 k8.创建0，1数组，固定范围数组
# @, s1 M: {$ c/ M! I9.创建随机数组, I% i3 {& M3 n% D1 X+ |; @
10.数组的基本操作0 |% B) r& e7 _2 |
11.ndarray的运算 r1 N5 M" ~( @2 M* w$ e
12.数组间运算5 J' M" Z9 Z7 L& ~3 Z' K. K6 @1 k
13.矩阵复习
6 ^* K; ?4 p2 @14.pandas介绍
: j2 w5 p/ ^! m; k/ h' N6 h15pandas数据结构-series J9 k; Y r( ~8 Y2 a/ k9 C
16.pandas数据结构-DataFrame1
. _/ y! _: t9 P. _0 M17.pandas数据结构-DataFrame2% \) A, S z% ^( U$ [/ E
18.pandas数据结构-multiindex和panel
& M( z5 i% S5 V: N/ o S$ h( K0 o* ?
1.pandas中的索引' X# f5 i/ @9 K6 \9 Z
2.赋值和排序
# p' i. u+ K* `$ u7 H* @. O1 P0 P7 b3.pandas中的算术运算和逻辑运算
: I5 o5 V, m9 I; [8 `7 b# V# O1 b4.pandas中的统计函数
b1 @, C* [1 X# A+ F: K4 y5.pandas中的累计统计函数和自定义函数( t' w# `+ V, M$ G
6.pandas中绘图方式介绍
) U/ @. K0 |8 @( c7 e* p1 h7.pandas中文件的读取和写入
7 M9 s4 @7 @- d5 o, q. C8.缺失值的处理, \! ^$ k( o9 |; P
9.数据离散化
0 X5 [8 R; T6 ]5 m* ]- k' @, Y10.数据表的合并
7 v8 `' z `. Q( x6 ~9 B11.交叉表和透视表介绍
, O' u, X3 K( [' e12.分组聚合介绍
3 {& f' l9 b* N& a/ q: B) y* `13.星巴克案例实现2 [4 Q4 ?1 a) V2 M5 ]4 y
14.电影案例分析11 u& I8 B* i3 u, I- D2 q' {2 I
15.电影案例分析
5 U7 H. }0 D r. W3 v# Y4 _1 A* s6 V) w1 T8 D
1.绘制单变量分布. n/ ?7 A+ Z8 D
2.绘制双变量分布图形( X( A' I3 a+ u9 g0 W
3.类别散点图的绘制8 [; n! C+ j) j2 q
4.类别内的数据分布和统计估计/ Q' z6 N2 u& i$ u7 {, {' R9 X! t
5.NBA数据获取和相关性基本分析
3 ~) o: _8 K3 r0 O8 v5 g6.对数据进行分析-seaborn
4 F n" r& F- _) v% W* ?, d* m& J" {7.衍生变量的可视化实践
6 ` _ B9 X* H) l. t4 k* p% c6 p M8.球队数据分析& U @& q7 s. r9 {4 z9 ?5 i
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
# ` |# ^: t4 L- [- S' [) k10.数据类型转换（面积，户型）& \8 E$ D0 e6 i5 j
11.房源数量和位置分布分析
7 t" N* N) X# ?! o- n7 Z, T12.户型数量基本分析
6 g; Z$ l" Y) ^13.平均租金基本分析$ r2 z+ d8 U- M4 v) ~
14.面积区间分析
( l' `- A+ j: ^9 K% k8 y1 h
4 W8 D$ W) V! e$ ]8 g1.K-近邻算法简介6 R7 y, G- V1 y, c
2.K近邻算法api初步使用* Z6 R% L" [ X. l- S& s8 }7 Y
3.机器学习中距离度量介绍
) i! V% H6 v1 s) ]" g8 @4.K值的选择介绍7 f, g- P- X3 i8 U3 Z2 l; }
5.kd树和kd树的构造过程
# X2 A% W$ H e3 C4 w* \6.kd树案例实现+ A c0 f, U l8 Q7 R
7.数据集获取和属性介绍6 S2 h6 }# K% Q/ H" D
8.数据可视化介绍
* w4 [! }! b% C. C' b( m. p9.数据集的划分
5 d9 i/ |- ~- q! O N10.特征预处理简介# v; h$ r$ ^7 L5 l
11.归一化和标准化介绍; p! }8 B7 O c5 u8 q E1 v
12.鸢尾花种类预测
3 a2 n% b9 m" U3 y0 W0 u7 H; v13.KNN算法总结! c: D8 ?0 D! X
14.交叉验证、网格搜索概念介绍- U- n4 @+ [' t$ _' g3 F1 g
15.交叉验证、网格搜索案例实现" B5 A: {$ B! N9 |2 R$ u7 c3 Z
. @7 o0 J+ l! [9 y8 v1.案例-Facebook位置预测流程分析: x6 a/ x3 E+ y0 d' w( }5 O1 e
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
& r! D f( s: M% u3.案例-Facebook位置预测代码实现20 U, ]3 T3 p9 O" f! d
4.补充-数据分割和留出法
. D8 _& r( z; {2 B5.补充-交叉验证法和自助法
, C4 y( L! a2 e/ G* Y/ a$ g$ n. R6.线性回归简介
# s& ]! C2 N. I+ g7.初始线性回归api3 C# T, c' _1 b3 B- k; m! W d
8.数学：求导
. T% e$ q' J/ w6 r: L5 f9.线性回归中损失函数的介绍4 |# S1 k8 b2 {6 }6 o& k- s/ K
10.使用正规方程对损失函数进行优化
" _7 I# a$ ]# K/ @; D0 ~11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
1 _% J8 c) k+ z3 A/ u$ B8 Y12.梯度下降法方法介绍
+ B5 g, U+ b: s& T3 r) B13.线性回归api再介绍
% F. U+ k* ?- a6 ~2 E& g14.波士顿房价预测案例, F, r: r" l7 t* u/ W! f! L% A
15.欠拟合和过拟合的介绍% W* N" M- T6 u D' D! {1 d
16.正则化线性模型
7 W# ^8 K2 ^% j/ c6 l" ~( J0 Y; B17.岭回归介绍- J( U8 c/ }5 W, g% B' R' W
18.模型保存和加载4 W0 W2 \# S- C @, z+ w! A
3 M* O( z; C+ [, P2 B9 _1.逻辑回归介绍
9 t9 K9 @; R# f# I- r7 ?2.逻辑回归api介绍7 O9 j* ]4 o- d f! A) @: S+ A, M
3.肿瘤预测案例
5 f% ^/ V0 J8 w' Y9 l" V4.分类评估方法介绍
0 u% t O6 ]5 P) C+ e4 j" J/ Z5.roc曲线绘制过程5 [; `( _; i/ A4 C* }/ ?
6.补充-类别不平衡数据介绍0 @ D( q {( d l* d. j3 t
7.补充-过采样和欠采样介绍. H1 o6 i( x0 X) c3 [ [
8.决策树算法简介- I! U& {2 @: p
9.熵的介绍4 R$ q; S! b- H$ H2 H/ j& k
10.信息增益的介绍3 g3 c; j+ n# @% {7 x$ |
11.信息增益率的介绍2 `& @1 G/ F7 W8 B% l$ }! K2 w, u8 z1 r2 h
12.基尼指数的介绍
4 F6 f( v5 X3 d13.决策树划分原理小结- U1 |( T% L) A2 E+ W
14.cart剪枝介绍
* a2 S. r) Q) E, K; b. ~9 ^15.字典特征提取2 U b9 O) l5 \# D/ o9 U3 c
16.英文文本特征提取; o( B$ z) y9 \) W$ E: [0 S* ^+ y0 d
17.中文文本特征提取0 ?& N0 d; u2 a0 |- L% y
18.tfidf内容讲解
, ^/ r2 s7 X+ I! c/ V! |" R
0 W# |" a5 Y1 j$ h( t$ V2 f1.决策树算法api介绍% N# y0 f; r- f1 \4 @5 Q# p( v5 L
2.泰坦尼克号乘客生存预测
' p7 Q# m* y+ c/ ?- e% O* p3.树木可视化操作
% J9 X( e" ^8 j5 l7 i4.回归决策树介绍; v- M9 l+ s( ]& g- \* _2 g) R% X
5.回归决策树和线性回归对比
" y! k2 |) [" d, z6.集成学习基本介绍9 F5 v5 w) \: e3 y8 Z6 O2 s$ G
7.bagging和随机森林& u6 o1 w; Y* U A
8.otto案例介绍以及数据获取
5 u1 w! o* t3 [# Z& B* C0 o9.otto数据基本处理9 f7 \3 w7 e; P* R3 l+ _6 e
10.otto数据模型基本训练
0 v' W: c' r: v! |* A11.模型调优和确定最优模型
$ q! k6 j- K/ j/ y12.生成提交数据4 l- H9 d) Z+ O
13.boosting介绍2 _* ^0 f3 b7 `$ \
14.GBDT的介绍
9 j J& n4 ]; L u* S* s0 i, X3 y# ]
1.聚类算法介绍
+ k# |5 n# m& F& J- r4 U2.聚类算法api初步实现' F, c& @$ c( ^' w4 l
3.聚类算法实现流程
4 l) ^+ y" y8 p4 L- K: N4.模型评估
) N8 E; x+ ?2 d4 h+ K% r5.算法优化介绍
- g! v9 o |8 H5 {# D5 ^+ h! u6.特征降维内容介绍
7 ^" I7 @, V( g* u" s7 l+ d7.pca降维介绍3 d+ C6 Z5 E2 T8 P3 c6 m. ~ x7 J% p
8.用户对物品类别的喜好细分案例/ O: X4 S1 ^& M" q- v1 N( C
9.初始朴素贝叶斯
. a: D6 O* k" P3 x! K" U10.概率内容复习
9 }" c: b9 C) @11.朴素贝叶斯计算案例
6 |$ F/ g. a+ m12.朴素贝叶斯案例实现1
4 I3 X2 }0 X( D1 z7 o- ^# }4 v0 }2 J13.朴素贝叶斯案例实现2
' Q) w+ K8 p* w# U( M3 L14.朴素贝叶斯内容总结" K8 j' I$ p6 X+ S$ j t
1 ^/ q; Z3 H; |0 r) z1.SVM基本介绍! n, j, V" a6 L' M% ?7 b
2.SVM算法api初步使用
" N& H8 ?2 ]2 ^3.SVM算法推导的目标函数
7 f6 t$ i& x! H4.SVM目标函数推导过程及举例" q/ e/ X7 M. X6 K/ h0 L) f- K0 @
5.SVM损失函数4 D. s& G- @/ j5 u( W! O) Z; n
6.SVM的核方法介绍
( v8 G( n* p4 U2 O1 h( x7.SVM回归介绍3 u! O; k2 B+ [1 S. T( t6 \: Q M) U
8.SVM算法api再介绍2 P) |! ]* I4 I/ b3 s
9.数字识别器案例初步介绍
- R' T- H) u" h; I% `* e2 M! O10.数字识别器-获取数据
4 |3 `3 k' d' h- B: B4 p11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
! c+ Q$ g! R& f. A# i6 Z" X, A12.SVM总结
S: P7 f% j1 d' G) ?( c+ Y) x- p
: }4 z9 Y4 Z% L2 R# w8 Z' r1.初识EM算法
, \: c5 ?4 A) M0 f% J# N2.EM算法介绍# X& \, ?' v8 t/ M2 f3 D# p
3.EM算法实例! e) |! g% W8 Z! S9 _. n4 Y8 r2 d
4.马尔科夫链的介绍
* ~; t7 S$ ]- s0 @. z2 V5.HMM模型的简单案例
& L* I: ~6 l9 [* b2 x& N4 Y6.HMM模型三种经典问题举例求解* @' [3 n; H8 Z
7.HMM模型基础
* Y4 O1 r) Z/ F, v8.前向后向算法评估观察序列概率: e1 |* f$ `9 X3 W- c
9.维特比算法解码隐藏状态序列
2 n4 z+ B0 o' ]+ _% k: E8 v1 |10.鲍姆-韦尔奇算法简介1 `: X& F6 \. J9 F- s9 n. N2 _
11.HMM模型api介绍及案例代码实现3 w" p1 R$ T: D* V$ S: A
6 g c6 n( O/ i1.xgboost最优模型构建方法1 G6 M- v: ^) T1 C# U
2.目标函数确定和树的复杂度介绍! \& D! v2 c. N4 S8 d
3.XGBoost目标函数的推导- B d& E* h, c6 u8 w2 J
4.XGBoost的回归树构建方法
+ j1 x6 _( ]5 A4 p5.XGBoost和GBDT的区别) J2 n7 [! X! \. b
6.xgboost算法api与参数介绍
: V; W$ ]& `5 p/ M) L7.xgboost简单案例介绍
, c r) F1 M. H1 r A" x( V8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
5 ]# |. H: q/ X7 M. E" `% t9.otto案例xgboost实现-模型基本训练4 s6 F- E+ W/ f Z! c/ v
10.otto案例xgboost实现-模型调优* G; i7 Z; M3 N
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行; H# z% K, g$ O; e
3 k8 }' ?. p2 X; D$ z1.lightGBM简单介绍6 K" w1 A: a* l
2.lightGBM算法原理介绍: R: E1 d0 b& Z
3.lightGBM算法api参数介绍$ M' z) ~3 X) u5 [+ I! p ~& t6 b
4.lightGBM算法简单案例介绍# X$ `& {# |1 l& i, s: A
5.pubg案例简介
- E8 b5 e9 x* r# q. H% a4 i9 P6.获取pubg数据; Z% D! o1 Y$ i0 M+ b% j
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
, {" y- Y8 S" s& Z8.规范化输出部分数据和部分变量合成% j' u* S8 f/ {. A2 \, p% a M
9.异常值处理1
, V# H/ l7 o6 z+ e10.异常值值处理2+ u' l! z6 f6 [: L
11.类别型数据处理, h! \% G9 w) w3 Y. |) |; Y
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
$ \; \) u2 O+ E2 n13.使用RF进行模型训练
$ H+ ~3 x0 j' H& x& r14.lightGBM对模型调优1
% B K1 @3 J1 o/ @1 V c15.lightGBM对模型调优2
) c7 k; \: E1 I2 M* j9 X$ {( I) h! L% C
# @6 v" h: |( g- M
〖下载地址〗
% |' t" M$ K* |$ D2 W9 k" I; F
, m9 E& ]* w5 \& ^0 p, U, P) C% Q: X! ]〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗. B/ Y8 q( u0 w: A
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7 e+ Y9 I, ]. O4 m3 P7 ^
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