, K9 `. }" ~8 |' t$ p: V6 m
: }$ W6 I6 Q) _ L〖课程介绍〗$ n7 @0 X5 ?1 u9 S7 U5 O
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4 H- }2 |3 i- K! p- ^2 q/ h1 A
0 U: i# w7 h& M `. a) N# S7 V5 q
〖课程目录〗
1 u. R1 ~' Y, p+ f7 v' G0 G1.机器学习科学计算库内容简介" A: e5 _- x, M+ s: ]8 B; i
2.人工智能概述( J+ k5 X& a0 Y
3.人工智能的发展历程' r. ~+ q9 t8 A: |1 f
4.人工智能主要分支( U8 N/ J# J3 H+ A& c* l# G( z
5.机器学习定义工作流程概述- l. ?: N3 v) x
6.机器学习工作流程各步骤解释
& c& s8 L5 y5 c1 S- ?) o5 k, I/ y7.机器学习算法分类介绍
$ d$ q3 G6 V1 M. E- b3 }8.模型评估
( O$ q4 Y- f4 x, o8 u- {, ?9.Azure机器学习平台实验演示1$ X( n, z# t8 Q
10.Azure机器学习平台实验演示2
% z; A; t, p" \( p2 Y11.深度学习简介
# V. E2 B8 U# a9 {' b12.基础环境安装
+ G5 o+ p: I" D5 _13.jupyter notebook的基本使用1
/ \8 S+ f) M9 ?; I5 k6 k$ P14.jupyter notebook的基本使用2/ O4 @4 d! Y2 e
15.matplotlib的基本使用
3 p: N% K7 B/ X- y& e! `6 T4 B! f6 b) h' {, g
/ }0 h5 u4 K/ L X0 t
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
8 a+ j! D6 c9 M, \3 H: Z2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图( c6 s+ |0 X1 b5 G/ l% J6 b# Q
3.在一个坐标系下绘制多个图像# s# ]4 ?( h; R, }" |2 B& G
4.在多个坐标系下绘制多个图像
, T; G0 R5 T. D. n8 z: Q+ @2 h5.常见图形绘制
8 C& m! U1 E' N& a* W& Z. \" g; v6.numpy介绍
- o- V0 ?. Y t( M0 G% Q3 x7.ndarray介绍9 K# X2 K1 v% B9 H6 A
8.创建0，1数组，固定范围数组
6 M: T- a, `5 k/ N) X4 g9.创建随机数组
" p! J, j8 U. ?+ h% ^! s' {! h" |6 h10.数组的基本操作
' b! F# P1 a& \11.ndarray的运算
" _* }7 i" h7 S1 R12.数组间运算
: q1 D" }: Z4 b5 l( t) m13.矩阵复习
! ~9 V: O, ~1 ?) e' j14.pandas介绍
- {; e% [8 s& [2 \5 e4 J% e1 C15pandas数据结构-series4 n9 d8 O( y8 s
16.pandas数据结构-DataFrame19 D4 @9 W, H5 M8 g. A. T7 f
17.pandas数据结构-DataFrame2
* {0 k& _. [- X/ `18.pandas数据结构-multiindex和panel) f/ y% c( B5 g/ `
) X' h2 f! L* Q( l$ M# k
1.pandas中的索引# {7 P+ O3 D s
2.赋值和排序
' R% S, Y2 k& U, Z3.pandas中的算术运算和逻辑运算3 ?; ~0 v2 y( F/ {$ C! q" c
4.pandas中的统计函数" L8 z# M- q" A5 A- I' L; ^, ?' s4 R
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
1 P( B) s( \. d. [# t6.pandas中绘图方式介绍
, m `8 S; [' `" `! e( p0 M- Z7.pandas中文件的读取和写入
, E: R9 d/ F* o; T8.缺失值的处理1 w* P! {- p* s8 g) p
9.数据离散化' i) E& v: \9 @
10.数据表的合并
2 _ H, _7 r1 w1 e+ r8 ]% L11.交叉表和透视表介绍: h/ y4 |& x& e1 z" ]0 a0 i
12.分组聚合介绍, q' m3 B" n% I1 t5 Z1 J$ D" s
13.星巴克案例实现
4 ^! O0 Q8 x2 V3 Q1 G- A$ s14.电影案例分析1
$ u3 K3 W& z5 |15.电影案例分析
. M) Z# h' h# I1 w$ q
& R0 e, O0 r7 D1.绘制单变量分布. j5 s' P% _: v2 ~9 Q3 ?
2.绘制双变量分布图形7 f% c$ h7 J: z9 ~& X" H7 O
3.类别散点图的绘制/ B& Y3 N7 v1 w5 F8 b! T2 ]/ J: y
4.类别内的数据分布和统计估计
0 W0 Y" G" l( q' X: _5.NBA数据获取和相关性基本分析. W: K1 ?! |) S* I7 a+ A Y" w
6.对数据进行分析-seaborn
7 a1 B* D) `* d* F7.衍生变量的可视化实践$ N" f: l' }& c6 {: h* q
8.球队数据分析( F" o4 n2 [5 g% K% o' |& a
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理# u/ E+ _2 u/ S9 s! ]
10.数据类型转换（面积，户型）
# i9 i! S& [5 g* C8 g' |' T' k; h11.房源数量和位置分布分析: G5 N8 L$ {+ B2 C; T: D
12.户型数量基本分析
" G+ {* O- [% P% d13.平均租金基本分析
8 G, B. M+ `. Z: S; Z3 y$ y14.面积区间分析: k, x/ |- z2 A8 e: e2 }
: |3 \# k |% J2 P/ t- N+ Z* V5 n! b1.K-近邻算法简介
- ]7 u, H( T) S4 \3 y9 q2 V7 U2.K近邻算法api初步使用
6 B, H8 u9 F' B4 L3 t: g' a3.机器学习中距离度量介绍3 o( V; m0 J: e* x7 @2 l+ C
4.K值的选择介绍
9 P' \% V8 P, w- P; p4 R5.kd树和kd树的构造过程3 p {2 Y" j, O& U' I. J
6.kd树案例实现
4 |( B4 i) a! O0 h* i% m# b6 s. ]- z7.数据集获取和属性介绍" [9 f% j; A5 I8 x5 }+ O: e& T
8.数据可视化介绍1 W/ X8 T6 k) h: r
9.数据集的划分
* [0 J) ?9 s# u) C& a1 Z7 N! O1 b10.特征预处理简介
; X7 \/ { g# o# j1 p' d) b11.归一化和标准化介绍
; R* J& P* l2 r, I12.鸢尾花种类预测
( O9 a" a$ r$ }. a13.KNN算法总结
4 Z! q5 P V: e* x, M14.交叉验证、网格搜索概念介绍( k8 e; |; T( R6 E4 L. D& L4 N* T
15.交叉验证、网格搜索案例实现
) b" V: P3 S6 K+ d9 w/ @/ {. j! d# M3 d7 d$ ^0 O
1.案例-Facebook位置预测流程分析
! D6 M* k; O G1 u4 ?0 o2.案例-Facebook位置预测代码实现1
0 [% | [( U6 W7 |! R3.案例-Facebook位置预测代码实现2( N! Q+ n7 }' v
4.补充-数据分割和留出法
4 k% k% n9 ~4 [0 \4 T4 `3 {5.补充-交叉验证法和自助法; p: l% n! \" @: B3 j$ x! z
6.线性回归简介
" b- ]0 q& ?% e% v* Q7.初始线性回归api
, [; J% i: K8 e _8.数学：求导9 E9 |% _" q" A; N* ^
9.线性回归中损失函数的介绍
( u- \/ o0 e, L0 a10.使用正规方程对损失函数进行优化
& ~% T- ~$ d) \' U+ Y11.使用梯度下降法对损失函数进行优化, D; T$ e3 a- n- j) y" ]. H
12.梯度下降法方法介绍4 V$ I: E! u2 e' ]$ p3 G
13.线性回归api再介绍
; d6 ^+ n4 L. p14.波士顿房价预测案例% N& G8 d& _0 t' v5 P: _+ F' ]
15.欠拟合和过拟合的介绍. r: ]; }8 X# @. N5 u* O
16.正则化线性模型: f! @4 Y, y: I7 J+ I
17.岭回归介绍
2 a3 T! z' E, z, y0 Z6 v18.模型保存和加载7 ]" B- T1 X9 B% o- Z- p
: X- Y: _. f$ v$ E& \1.逻辑回归介绍
' S8 }; h. `$ D6 y/ o2.逻辑回归api介绍
4 W* T4 O! O+ Y2 Z3.肿瘤预测案例! J S8 l. e% C/ q
4.分类评估方法介绍- S- V# u7 |3 [8 v; C7 ^) E
5.roc曲线绘制过程
- R$ e1 q2 J, e4 i, y6.补充-类别不平衡数据介绍( v( g" I+ d7 q6 k. ]5 v. |2 Z. J6 ~
7.补充-过采样和欠采样介绍7 u, m: a% |' ~
8.决策树算法简介
( U6 `3 E* x/ y9 d5 Z; m8 @9.熵的介绍
! n8 V3 P$ A! v) n% s x10.信息增益的介绍
" L4 H; g7 |/ `9 Z. L: g% _11.信息增益率的介绍& e/ [6 D- D( Y: l1 D
12.基尼指数的介绍
9 m: W" ~$ h: K9 N1 `13.决策树划分原理小结
( ~! m+ B% S6 N$ x( L6 P' U* j14.cart剪枝介绍
' g( C$ I% d/ j$ A15.字典特征提取8 R U2 ]$ g' O; R! Q+ @0 t6 P$ T
16.英文文本特征提取9 N6 L* d4 k/ |* r) ?
17.中文文本特征提取/ y6 W) ~, ]* E3 V2 B, W
18.tfidf内容讲解; K. p4 k5 D N, x# b5 `
) R$ u' x: |7 v2 C1.决策树算法api介绍
! I/ g6 s' O8 `/ d2.泰坦尼克号乘客生存预测
% Z) x2 N% t% n3.树木可视化操作! E' h9 E$ i/ b8 c& P% D* R/ _% R
4.回归决策树介绍, D3 s1 Z' T5 u, V7 i
5.回归决策树和线性回归对比
+ V6 N/ @# C* M, A. @% H' j6.集成学习基本介绍
$ l5 r! s% s( V7.bagging和随机森林
. l7 r' ?) N0 @8.otto案例介绍以及数据获取
$ ]$ t7 |( G" |* i% P" E6 L9.otto数据基本处理
# P0 D1 P$ u( i3 G10.otto数据模型基本训练9 A0 O2 B; h+ ?2 I; G
11.模型调优和确定最优模型
8 A# r6 V/ q! i/ u P+ R, G12.生成提交数据: l4 X& H( [, f" e Y$ E/ ^
13.boosting介绍
3 _, t: `( p2 ]% v& P* R14.GBDT的介绍
* e/ X# [+ m( S5 C! A
+ d4 s4 D9 Q5 s* z# b1.聚类算法介绍+ `* x8 B& u; i) C4 r2 v+ ^
2.聚类算法api初步实现' _7 s0 j/ w2 v7 \6 G( K
3.聚类算法实现流程
: h1 O) n2 L! M* x4.模型评估
1 j4 {% e7 k: O/ A5.算法优化介绍& F& l: e& O3 C. l' j. k; ~
6.特征降维内容介绍/ F& a! C7 h# h8 w- ?' m# W# P
7.pca降维介绍3 Q) n: l4 E% J3 q: L( V
8.用户对物品类别的喜好细分案例
, G3 v5 ^$ y) W2 L9.初始朴素贝叶斯4 D) \1 Q) u5 n$ c' K' {& Y% z
10.概率内容复习& ]9 |% f3 T2 j+ o, ? s
11.朴素贝叶斯计算案例
3 {- a6 s$ [( X8 l& C" G& J12.朴素贝叶斯案例实现1
8 U3 A2 l& M$ s9 f13.朴素贝叶斯案例实现2
3 e9 k; o# m# M14.朴素贝叶斯内容总结
- {0 E% A5 ]# l2 S% P/ i( g1 ^
$ p4 d( h( G; c/ m1.SVM基本介绍( K2 B" ]0 Q2 h( t* Y
2.SVM算法api初步使用6 Y+ \" s% \" V! A9 I# u
3.SVM算法推导的目标函数( a5 |" I% g/ t% a; [) I S1 M
4.SVM目标函数推导过程及举例
! s9 {% J, Y2 V# n7 T5.SVM损失函数
4 }8 C8 i# `% H5 w# T- I9 _6.SVM的核方法介绍
5 _. K# ?! q' ~: |7.SVM回归介绍5 S9 f. W+ X; K7 Z
8.SVM算法api再介绍5 a9 N6 O3 |1 N( F- S0 `3 Y
9.数字识别器案例初步介绍; ^ B- @; T: k+ d/ P
10.数字识别器-获取数据
& K6 J, S- B' c5 ^0 C( A" Y1 Z11.数字识别器-数据基本处理和模型训练: a4 o. ?0 G) ]6 r# H Z1 {
12.SVM总结. R. V. X$ t( Z, i
+ ?5 E+ }* B: ~1.初识EM算法
6 X9 [" Q. `9 Y3 K1 R( j2.EM算法介绍9 i" X# t1 B0 b' P# I5 e! R0 c
3.EM算法实例( [! i% r$ |# a: {1 k# u$ u s
4.马尔科夫链的介绍
! h- B: {' J3 w" N& x. h% b, Z5.HMM模型的简单案例
e, ]8 e) F0 k% b6.HMM模型三种经典问题举例求解# h" @9 `) f9 E; ^* f" r' {: c- Y
7.HMM模型基础
3 K- M8 m$ C2 k1 y1 n7 o Z8.前向后向算法评估观察序列概率# w% H1 [( C1 s/ H$ M1 I% D
9.维特比算法解码隐藏状态序列
W R/ b. I' j8 U& ~3 y3 k10.鲍姆-韦尔奇算法简介
7 i) M1 z4 i9 l/ {$ ^8 x0 [2 r* l11.HMM模型api介绍及案例代码实现4 a2 H0 v" a1 M) h k- Z
" G1 Y! S2 D! d- r' H: x: H
1.xgboost最优模型构建方法( P; ?+ e0 w0 p3 t9 l# c+ G: {
2.目标函数确定和树的复杂度介绍: x1 K* Y# k, d
3.XGBoost目标函数的推导& _. R1 G/ B0 M/ [# D# Y
4.XGBoost的回归树构建方法4 M- v, G3 {! ?% D
5.XGBoost和GBDT的区别
8 G. w M- Z6 Q( [$ c6.xgboost算法api与参数介绍 V3 `2 U3 Y& B7 i3 y g
7.xgboost简单案例介绍
2 W4 S7 @! ~& ^8 W, L8.otto案例xgboost实现-数据基本处理" i: r. Z# `# K( e% O
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
2 a; w6 [' p( |10.otto案例xgboost实现-模型调优
* |8 q0 |5 I J. F- i* `- i& a5 i11.otto案例xgboost实现-最优模型运行6 D3 s& h" ~. M4 q
7 X* c$ h3 f f) u8 L* A0 c1 k
1.lightGBM简单介绍
5 [8 B5 Q& k# I4 E! W) d/ F6 t2.lightGBM算法原理介绍
( [0 _2 j1 f# r) U3 a5 _& b% {, b2 \3.lightGBM算法api参数介绍
5 F0 S5 b; ^. \" E. F4.lightGBM算法简单案例介绍% k6 ]. M" @. n' S0 u" p
5.pubg案例简介/ d# s% v8 s6 ~! y+ f
6.获取pubg数据" A# q; A: W3 y# ~# u8 v# K
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数, m5 t, B& a3 i# j+ c' b2 ^) H
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
* Q/ B3 y, o- y( U9.异常值处理18 v& x" a- W/ h o
10.异常值值处理2) F% ]- P+ f* v
11.类别型数据处理# L* ]1 j# w& f' m4 m$ y
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
- E3 ^2 V8 g. q5 Y5 d: `6 a) I2 ?13.使用RF进行模型训练
/ [3 T& l [; q6 g% [. W14.lightGBM对模型调优1( ^# r9 @5 \' V" Z8 ?2 C
15.lightGBM对模型调优2
; `7 ~2 ^- B8 x' {; S' \
( H" l+ ^' S! d; `
- j# v' h/ l) C8 H5 _9 l. |〖下载地址〗
0 e; d! x) A3 L7 p2 `- A; C/ h; Y- C- i4 u$ h0 m0 B) q; ?
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