4 @0 t; Q+ ^- ]9 o: a
|" y" d7 T) j O% z: n% ]5 A〖课程介绍〗; C" ]' @2 U1 h8 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
! B' c( v! k& F, m) x2 |. I0 O: i% F6 ^7 O, b2 Z
〖课程目录〗/ X$ `" V8 ]7 j$ X4 O6 e
1.机器学习科学计算库内容简介 e% I; X$ [5 C. d9 C8 M+ e9 U3 G
2.人工智能概述" B3 o O6 E0 `" W Z3 o% u8 k& B
3.人工智能的发展历程
3 j! J9 H" S4 D" l) j, S4.人工智能主要分支
- i4 Q. A7 t/ r( a5.机器学习定义工作流程概述 E' a6 N, {: P4 J* e
6.机器学习工作流程各步骤解释1 l `( W# H. t
7.机器学习算法分类介绍5 a8 e- B4 M5 x! U/ {& H! C7 n6 S5 U
8.模型评估( u8 c' i" s: q& L9 E
9.Azure机器学习平台实验演示1; L% `, u2 f: O
10.Azure机器学习平台实验演示2
& ^7 u& A: H# J+ O4 a9 L7 |11.深度学习简介
* U# G: C' T0 F- q) C B2 _. M12.基础环境安装
: a t O! Z& R) i, L13.jupyter notebook的基本使用1
5 }8 \" O/ t; o( N14.jupyter notebook的基本使用2; Z- n {/ [9 P/ y: S* ]* ^5 u q4 l
15.matplotlib的基本使用
4 R2 _5 `5 }- s s2 e' H, V) U- y" _/ u# f$ e+ I
/ y. z5 c( N4 o* e o- a3 L+ b1.实现基础绘图-某城市温度变换图
4 R1 s' o1 o1 t, D" h! v: i2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图9 F* v2 o( { C4 `& T
3.在一个坐标系下绘制多个图像+ `9 j/ r+ x1 x
4.在多个坐标系下绘制多个图像
9 S- E3 O6 M6 _4 j1 C0 B& T" u5.常见图形绘制
/ m4 v$ |& f6 a' E6.numpy介绍
4 J6 ~- s5 N% I. x. x. {$ r7.ndarray介绍1 |- U5 \- h7 M6 E o! s
8.创建0，1数组，固定范围数组3 G( A" E9 ?, c' ?3 j
9.创建随机数组4 U7 H6 G! H. o/ o) v5 v
10.数组的基本操作! Q! s- E0 T K& B+ L( z" C* e4 x
11.ndarray的运算( J: A4 @! F8 M: ]& t7 O
12.数组间运算
" b3 [% V" L- D. e. ?13.矩阵复习
: \$ x6 ~1 ?8 \5 ^# R( v/ V14.pandas介绍
7 i) s2 L+ |# V$ \$ \15pandas数据结构-series
$ H: j4 [# T! Z6 J: _' B16.pandas数据结构-DataFrame18 z: q8 P6 A. S" a
17.pandas数据结构-DataFrame2
- u- h+ C7 P; [# I$ ^5 H18.pandas数据结构-multiindex和panel
/ S% X7 i# o* ^: t9 M) V; S0 |
1.pandas中的索引6 k7 D, K0 e7 V9 ~" |. r
2.赋值和排序
( j3 Q2 \- X- G3.pandas中的算术运算和逻辑运算' I- u# e8 y8 v7 {3 ?5 X
4.pandas中的统计函数, r$ D2 l! e' X' W
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数; V( {6 D) s1 H/ R' }% N' H6 b
6.pandas中绘图方式介绍
. p. c& s9 F. t# G$ \7.pandas中文件的读取和写入
$ D t4 Y+ [* j9 z6 u8.缺失值的处理: t3 i$ I1 K8 p) \' ?' a
9.数据离散化
: @4 b7 p: C' V. Y. A& ^10.数据表的合并6 o5 v2 R; S/ b* s" ~) z: V
11.交叉表和透视表介绍
4 L# n0 C' F7 _) ~: Z* Y12.分组聚合介绍
4 s6 q6 E) N5 p! N7 T13.星巴克案例实现 @. W, }7 R* f; X- w. C6 M& [
14.电影案例分析1 ]- {3 X) X8 X3 O7 l
15.电影案例分析
$ G$ Q6 _$ W% P4 O# m3 y5 j/ d3 y9 a9 {8 q, q( ~; J
1.绘制单变量分布$ [ h+ M3 o: K/ E
2.绘制双变量分布图形) ?( y) R, Z L+ y* A/ k
3.类别散点图的绘制/ B5 q0 [ M$ \: A0 m' U) i" S' C! K
4.类别内的数据分布和统计估计! O5 Y6 T2 V0 ^9 V8 f7 w! F- M# M
5.NBA数据获取和相关性基本分析# _' H+ P7 _9 S8 U0 ]! e- M. H
6.对数据进行分析-seaborn8 X9 Y. R8 E" r+ q! q7 j" Q
7.衍生变量的可视化实践, @, k/ i; X, Z- |5 F
8.球队数据分析
& y" ~! Z# o" Y4 I3 _$ q- i9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理5 n; `0 c* ]* y& v: b; G
10.数据类型转换（面积，户型）
5 S( n- A0 b" x% ]) S5 H9 f11.房源数量和位置分布分析
; C8 n( S( G$ C12.户型数量基本分析: S7 z% x6 {. _4 P* F6 f, Y/ z0 D
13.平均租金基本分析
' ~7 [: c% d+ ^! N4 m( n' n14.面积区间分析6 }4 n& F% B' k( u) U
* C$ w5 `/ f( R5 @- P# H
1.K-近邻算法简介7 P! r' [, m( g& ]6 D: G
2.K近邻算法api初步使用
4 a* F6 Y; G1 q( x4 e5 K5 l) K; z9 O3.机器学习中距离度量介绍: ]* Q8 H& J5 z5 ~: F. {$ c/ t
4.K值的选择介绍1 V; }9 E+ \) `0 G
5.kd树和kd树的构造过程
/ G3 j' S) }6 S! F% b6.kd树案例实现
: U1 r/ {8 V9 w3 i0 Y/ P b# C9 l7 \7.数据集获取和属性介绍
0 ^7 |* d+ Q( ~- b6 ~3 j8.数据可视化介绍
9 I) G' h+ o$ `& q( N( _& A9.数据集的划分
4 f/ I1 F, h" o+ z5 L- ]10.特征预处理简介, b5 `: c" j9 c5 G+ Q
11.归一化和标准化介绍
/ B+ |2 l/ M/ ]7 G( O, M! {12.鸢尾花种类预测( h. q' T- Q0 @
13.KNN算法总结
! X3 d% b: M" v- C14.交叉验证、网格搜索概念介绍7 N2 K! Z. x! n$ C" ^' I
15.交叉验证、网格搜索案例实现* ~# w$ E3 l _) o
) v- H0 U0 k* O' Y1.案例-Facebook位置预测流程分析1 U: g" P k6 T* `, |
2.案例-Facebook位置预测代码实现16 d" ~' _% i" f3 F3 R
3.案例-Facebook位置预测代码实现24 b! {9 C* X- X0 q
4.补充-数据分割和留出法4 \1 J# T; t1 g! R
5.补充-交叉验证法和自助法
1 Q* J% I; Z$ @ C7 E6.线性回归简介
- g$ C. H/ ^. B# ^' u7.初始线性回归api3 m6 Z- ?" ^ ?* ]- k4 g8 P
8.数学：求导& E2 ?; M3 E. E* L* N8 E
9.线性回归中损失函数的介绍
- a% ~* ?5 ^' h/ T! o10.使用正规方程对损失函数进行优化8 X2 R9 e* \# J
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
! j2 t. {' R: V, R2 N" G% j- _12.梯度下降法方法介绍& A1 C }/ D1 U7 h" N! x
13.线性回归api再介绍: p% y5 d3 S- w( f1 ?
14.波士顿房价预测案例
$ W, c l* q: C; ]8 \0 r4 X15.欠拟合和过拟合的介绍- }+ A* h/ i8 {; {/ s/ l. I0 W
16.正则化线性模型; r. Q3 _( i5 G/ E
17.岭回归介绍 o) s$ e' _ _/ F
18.模型保存和加载. ^7 e- Y U! b
/ V' [6 n: {! I
1.逻辑回归介绍
3 g/ x+ t) e- B! P; j+ ^. e5 a2 o2.逻辑回归api介绍1 \- i6 X, b2 h% @
3.肿瘤预测案例6 m2 F# d/ @' z6 x% ^* B# s
4.分类评估方法介绍1 d( I0 [: o" Z7 B2 f9 D0 v% x6 N
5.roc曲线绘制过程
# g9 N5 y5 r' v" b! s+ q6.补充-类别不平衡数据介绍
, [3 v6 F/ I1 l# r; z# P7.补充-过采样和欠采样介绍
1 F6 N3 L- V# W# f; G8.决策树算法简介- L1 a8 o& \' Z2 M" q' D
9.熵的介绍& ~* H/ _5 y" w+ l
10.信息增益的介绍
4 E4 j# f" a5 K9 h) e/ h( m' J11.信息增益率的介绍
0 _' X3 I3 M' ?12.基尼指数的介绍( ~ n u2 X0 a$ i
13.决策树划分原理小结
( O1 l% W7 ]( W' d; q) t. L14.cart剪枝介绍4 V5 [5 N% T: |7 N
15.字典特征提取' x: {% H' Z( B! K9 ?4 L
16.英文文本特征提取 o2 ]: i- y3 \" A
17.中文文本特征提取: {1 H: h0 D y# n
18.tfidf内容讲解 `( [1 D; C4 E( H/ I
4 e6 g5 I2 w" X# O1.决策树算法api介绍
$ r% t( [6 c/ J: O9 ~: M7 b2.泰坦尼克号乘客生存预测% n) k1 z- f; k2 y* C
3.树木可视化操作! E; |& L' W' u) g7 i
4.回归决策树介绍8 z& P, [% a# l
5.回归决策树和线性回归对比6 W0 S1 \( Q5 q3 }. E" R7 T5 n |8 }
6.集成学习基本介绍
8 V4 ~6 O' [, Y" X+ p7.bagging和随机森林
2 R, ]# [, r$ ]9 G& s8.otto案例介绍以及数据获取2 c! o7 y) ~" E0 C! H( s4 D; n
9.otto数据基本处理
+ W8 ~1 P. R. ~& Q# Y10.otto数据模型基本训练
# @% ^8 K7 P6 N. z11.模型调优和确定最优模型$ N* H1 g* x2 y4 l! Y3 I4 u8 c8 T$ l# t
12.生成提交数据 ]$ w+ W# v8 P
13.boosting介绍
5 S) c( {, @- K5 q# F6 c14.GBDT的介绍' d. i% `+ u, R- z2 w' @7 p
1 r) S1 [* w& A7 K8 N
1.聚类算法介绍
% A- N3 |; Q. y3 i6 f5 t2.聚类算法api初步实现% K# d0 [1 X9 [! } g
3.聚类算法实现流程9 G: a, Z3 j( f& _9 e
4.模型评估$ G$ h7 S! B: |7 ?0 T
5.算法优化介绍
! Y0 e% W) G; e+ A1 j6.特征降维内容介绍6 D( G8 r" e5 o. p5 `
7.pca降维介绍. |) F2 m8 m S) R# P! @5 S, B' O: @9 Z
8.用户对物品类别的喜好细分案例
' N. x% p# X8 E% @3 L9.初始朴素贝叶斯, m9 y- A: C! D8 C: t9 _
10.概率内容复习
1 |2 w7 X' U5 W8 i f' ]11.朴素贝叶斯计算案例
9 N X+ `4 T/ E$ N12.朴素贝叶斯案例实现1
) v7 A/ F! J* Y- m+ J" q1 W0 @13.朴素贝叶斯案例实现2
3 m3 u% Q; [$ b- `0 ]" o2 D) T14.朴素贝叶斯内容总结
+ H% S- L/ C1 m& q( b' {
! R- I/ I3 h7 n! o1.SVM基本介绍+ x- w! \0 x3 `( c
2.SVM算法api初步使用% X) P _( i# {! R
3.SVM算法推导的目标函数 L+ g) R. E/ \6 C: M# m8 {* t6 ]" b
4.SVM目标函数推导过程及举例; ?* @% I" J) g$ k! L" E" ?' G7 F
5.SVM损失函数/ t4 I- I. V- L! ?9 d
6.SVM的核方法介绍) [$ \7 v5 x8 I
7.SVM回归介绍7 G9 E7 K: r2 N, o: B
8.SVM算法api再介绍( |6 _0 ?) w5 T" }) A
9.数字识别器案例初步介绍/ \' @, f. Z" Y: X6 V: K
10.数字识别器-获取数据
$ a+ ] `5 l) S" i! k1 S11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
|* X) t! y7 G3 k6 ?12.SVM总结5 a5 {( ]* a/ p
# y' O' p2 W4 C2 H$ {
1.初识EM算法
0 o9 G% G. s7 y3 Q% a- b2.EM算法介绍
( r& q$ s2 {' j' Z6 m8 q( t3.EM算法实例
0 y1 r; B1 _6 ~" ?& ~, y& m6 |: K. q+ T4.马尔科夫链的介绍
4 c5 r2 L/ L4 k. l5.HMM模型的简单案例3 G9 ~1 Q, z, ~( V, v0 f/ ^2 F
6.HMM模型三种经典问题举例求解) R( K0 D% v4 W# _* c& d/ l
7.HMM模型基础
) J3 `7 H* ^2 d8.前向后向算法评估观察序列概率5 m3 F9 U8 B$ [% o! J, z/ m
9.维特比算法解码隐藏状态序列* D/ b" O( V/ Z% K/ a# c- j/ O
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
& g1 [ I3 c* O6 D8 I: C' {11.HMM模型api介绍及案例代码实现
& a* F2 w2 b% T
; f2 c. Y0 c! i; ?4 Q0 t1.xgboost最优模型构建方法
# k: d/ h0 I! f. U+ }2.目标函数确定和树的复杂度介绍* i) C& {9 _" `! C0 L- c4 G7 P
3.XGBoost目标函数的推导/ v( j7 o8 R- [- c
4.XGBoost的回归树构建方法- h/ Z/ _" f8 j8 C
5.XGBoost和GBDT的区别2 t! a9 A+ o7 [5 a- D( a2 d
6.xgboost算法api与参数介绍 D1 \. {' j5 x. Q" Q4 V- l' w' E9 e
7.xgboost简单案例介绍
, m5 U7 ]. i( h! g8 ^8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
' }2 }0 ?: Y8 t2 c+ F& u4 n5 n/ V ^* \9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
* v1 ~: v i( M9 a- l, |& J10.otto案例xgboost实现-模型调优
( U/ y$ } W+ i/ y0 D% e11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
3 v8 l, |# B' j; u6 ]3 y/ s4 d
6 @. ~' ?* \1 x% a1.lightGBM简单介绍9 G0 F$ j$ ?, T9 c, l
2.lightGBM算法原理介绍
f1 Z4 O: |8 ?+ V- Q3.lightGBM算法api参数介绍
: z- Z6 ]# P& r4.lightGBM算法简单案例介绍 y& Z: {1 p; K/ o1 s3 T7 B# S
5.pubg案例简介! [8 A$ Q. R# J
6.获取pubg数据$ H; [( I* {( R+ [+ A. e
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
# c" B& d2 ~3 `7 R0 M7 s8.规范化输出部分数据和部分变量合成8 H) a9 Z, @" r2 ~! G3 E4 S/ u$ S# c
9.异常值处理1
6 x; r& A, _0 V10.异常值值处理2; ]! n; b1 t( m8 v) K& o! Z
11.类别型数据处理
" S4 _+ S' [) i& u0 H3 Y2 ]12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集4 x& G8 q/ o* U9 v/ ?1 @4 b, G
13.使用RF进行模型训练2 y0 C& D& A0 t5 q
14.lightGBM对模型调优1- S+ C6 T: C* _8 a# }' V
15.lightGBM对模型调优2: c: x4 d" O8 |" ?1 F0 F/ y
2 y. y: p9 p+ G! H, |3 q9 `
+ N- g8 N, E8 N: U* ~〖下载地址〗+ _0 O" I1 B% j4 Q
% P i, ]5 P9 W$ ^1 v$ ^
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# O" c) u) a& j/ M/ L6 S
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