+ p3 |# \) {% C* h7 C' Q" Z4 s' l8 E: e
〖课程介绍〗 h* [0 B) U& N" ]7 e5 G
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
) X! x4 o, U" ]7 y$ A, G: n* \( B3 \" K# n$ W& V" ?
〖课程目录〗
# @( N7 }0 C+ u3 E1.机器学习科学计算库内容简介9 f/ f! m- W1 y4 t; B/ C% M( O+ |- Z
2.人工智能概述
& f, _. r! |7 |$ N3.人工智能的发展历程1 ^! G; t* D- S# \& r9 R& A
4.人工智能主要分支
! o5 q, [4 [9 o3 M& m( Z9 Q5.机器学习定义工作流程概述+ t& S4 L7 o5 L7 i
6.机器学习工作流程各步骤解释
6 ?8 z% K+ c2 _8 q! a6 k7.机器学习算法分类介绍
# z8 V& q( \, Q) D" r8.模型评估; }! }/ d# y& P
9.Azure机器学习平台实验演示10 ?; I5 A2 E3 Q7 X3 q
10.Azure机器学习平台实验演示2/ P D0 ?# j& h+ ]; w6 f- [9 b2 C( }
11.深度学习简介
6 `7 F# Q" g4 K+ m12.基础环境安装1 u/ m' |3 W) P% h
13.jupyter notebook的基本使用1( }, P: }$ z: V! w$ R: [! w* n2 g
14.jupyter notebook的基本使用24 v2 _0 ^/ C4 b, @0 b
15.matplotlib的基本使用
$ R$ w& |2 y+ @" @8 ^1 @- Q; W
. }" N* w( g" n D: ?* d1 M: \1 V, D" Y
1.实现基础绘图-某城市温度变换图6 Z) v# |( W4 T7 ]. F
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
5 i0 e6 Q8 Z2 ]! G3.在一个坐标系下绘制多个图像5 x" N2 \3 |) k6 X
4.在多个坐标系下绘制多个图像
4 S' _0 H" r) w8 X( e# L5.常见图形绘制; P- z# O, }5 X
6.numpy介绍
7 o) T% R. x" b, w7.ndarray介绍7 n8 v( e- f( p+ E% Y4 x
8.创建0，1数组，固定范围数组
: j- }* O# c. I# z! M! x) Y+ p5 e9.创建随机数组' ]2 d! g" {' C) _3 C- B! d
10.数组的基本操作9 f/ w* M( K6 t# h4 e" S1 S* ?: I
11.ndarray的运算6 O% R) o1 D8 H; ^ H% `
12.数组间运算
/ q( I" `, q4 I8 p g13.矩阵复习
' X1 S* `* Q% g14.pandas介绍$ `4 o/ {+ r9 f- o5 ?" r$ V
15pandas数据结构-series
; `2 @; T- T8 n$ A, M+ b: f: }! f16.pandas数据结构-DataFrame13 A& {9 n+ s) P' j$ w" H8 Q
17.pandas数据结构-DataFrame2
$ U% l7 Q, i( O! e" Z" J18.pandas数据结构-multiindex和panel
6 {2 p0 @2 E3 i+ ^
# G5 J5 r/ C( x% i# A$ F8 x1.pandas中的索引; {: I6 |, m7 _+ K1 Y
2.赋值和排序
& I4 V1 p7 {. e( P# s3.pandas中的算术运算和逻辑运算' e. j! P* {) J
4.pandas中的统计函数% n+ {5 E, j9 Q5 ?' Q' O$ d7 ]/ F
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数5 c6 B0 f( ?( v5 O! y% @0 x: X5 E
6.pandas中绘图方式介绍# L- E% {0 M2 Z3 \4 \/ @; z1 ?. K
7.pandas中文件的读取和写入. k- k n3 [5 i9 u
8.缺失值的处理$ z f }, E# B. i; r; t
9.数据离散化
0 D3 s6 V: {9 J0 c, w% F7 Q10.数据表的合并/ n# y% g: P' O* j7 g
11.交叉表和透视表介绍
) Q# r: V7 O$ y# m& Y7 Q7 y/ q" ?$ V/ p& B12.分组聚合介绍
. C: F A @* r Y1 w13.星巴克案例实现0 J5 P( ]+ j; f1 ]4 s: H
14.电影案例分析1' q/ t5 p$ |3 C0 t
15.电影案例分析
- T% w6 r5 Y; | E# K% U/ Q% I/ M
1.绘制单变量分布
& Y) \+ }4 `: T, y7 B2.绘制双变量分布图形
* n( i( k8 T( D' [3.类别散点图的绘制
% q4 K0 X# P% t/ b4 N4 `4.类别内的数据分布和统计估计
& r4 ^4 a+ x" d, x6 p; U5.NBA数据获取和相关性基本分析2 f5 m7 K3 J" S' f( l; \
6.对数据进行分析-seaborn- A k+ g6 E3 T' l6 l ?. Q& q
7.衍生变量的可视化实践! {0 Z$ e* _' A2 [
8.球队数据分析/ \ V: r2 E- C! T3 c7 R3 Z" F
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理) Z( |" o3 `4 i6 V) \
10.数据类型转换（面积，户型）
7 E8 p8 `5 r. [11.房源数量和位置分布分析. ~1 \% }$ _) Q- S# p2 _' ?
12.户型数量基本分析9 e8 I" _" n- ^/ v/ N
13.平均租金基本分析0 c2 q7 ^$ W3 b9 M& V8 q& u9 Q$ q
14.面积区间分析8 B- k( Z8 l7 ^( H4 k
2 S( T C$ x+ p, ^) O% b, Z7 L
1.K-近邻算法简介4 R: Z& ]7 l. r- @+ n$ q, z! s% |
2.K近邻算法api初步使用
! U; G9 @) x+ \; M* ^( i6 f5 E5 D3.机器学习中距离度量介绍
7 D E9 k/ |# ^5 o9 A8 R4.K值的选择介绍. H8 y% D1 \& W+ G6 T: F
5.kd树和kd树的构造过程
- t% o1 o6 D* k0 z, _6.kd树案例实现* f. z g6 R7 K$ }; @$ P; b# p
7.数据集获取和属性介绍6 `' R& I, X0 c: |9 b
8.数据可视化介绍) ~% v* A& \3 ?& J o
9.数据集的划分- y" Z( X4 I4 h; |) r/ u8 p
10.特征预处理简介$ h' s6 M0 X+ B1 v2 n P( @4 {
11.归一化和标准化介绍, T6 y# l; Z- A3 [" I4 \1 Y) }, J
12.鸢尾花种类预测& e4 k; _5 u4 E+ s1 F3 L& Y& @0 q
13.KNN算法总结0 U! B# u% K# E; x% r1 Z
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
) U0 V8 b% A: J- C% U6 R* k2 R. z15.交叉验证、网格搜索案例实现
7 S: S; V5 p2 W% d L2 X* D
2 X# b" C, w! |' O! ?! G" S4 a1.案例-Facebook位置预测流程分析5 w$ L% w5 j5 t! F0 _# f" k
2.案例-Facebook位置预测代码实现1; \/ }: H8 \/ e
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
; O/ V" k+ V$ S4.补充-数据分割和留出法8 d+ G' Q2 `( y; `, d( `9 K m
5.补充-交叉验证法和自助法7 a2 o! M/ s4 d
6.线性回归简介+ _& ]1 N3 s i) Q* ?6 S
7.初始线性回归api; F# s3 A6 B* ]+ W
8.数学：求导1 t0 F! s- f* B% o: x+ k
9.线性回归中损失函数的介绍
; d$ G0 ~ C1 i2 P( i10.使用正规方程对损失函数进行优化. o" U; g- Q8 R: {% L! B+ ~6 w9 q
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
* x! m+ Z, C. t5 g, I7 J9 I12.梯度下降法方法介绍
* B- ^3 W' u. S13.线性回归api再介绍' j/ M* ?8 k% n9 b- |6 j
14.波士顿房价预测案例- ]5 m1 z4 g* g
15.欠拟合和过拟合的介绍
1 @9 c1 [/ o3 S0 y( N16.正则化线性模型
4 _$ C+ A/ p0 c# K5 X17.岭回归介绍9 b$ [! o0 k9 a3 b
18.模型保存和加载; N% J5 s6 V7 `0 q) J% W
5 M* w& l- B" G q. g+ _5 q7 \
1.逻辑回归介绍1 C! ^3 {8 w4 @! `# L) m. N8 l
2.逻辑回归api介绍, K8 B4 ^, J1 {' c6 j/ `
3.肿瘤预测案例" [3 W% K9 j8 D h$ A+ ]+ \
4.分类评估方法介绍
( U3 u; ?: `1 |2 _& N% g6 b5.roc曲线绘制过程3 }9 l$ L8 n) G& \+ f/ w
6.补充-类别不平衡数据介绍
% r" e' U$ o# i, E5 Z5 c- p4 g$ \7.补充-过采样和欠采样介绍
2 u3 Y+ b% n: M7 ~8.决策树算法简介
( k3 o) o8 _1 {9.熵的介绍# C6 @ |( |; K# I$ X
10.信息增益的介绍
' s& y0 w3 O" y& F, L& V& V11.信息增益率的介绍' E- f$ ?. v Z# [1 I ^( r8 O% Z2 O6 ?" V
12.基尼指数的介绍
( T; ~+ Q1 u5 A13.决策树划分原理小结
, E0 o% ^- Q% e5 W; A8 u6 M1 d14.cart剪枝介绍1 E: Q/ s6 N3 [3 n# @' G4 O
15.字典特征提取$ k. l8 j9 T; O. n2 R+ F* C7 ^" P$ c
16.英文文本特征提取# D% c/ r; ?1 U7 r x' k& {- w V! ^6 O
17.中文文本特征提取# B: i1 ?. I0 I+ C4 P' l' R
18.tfidf内容讲解
' d* D, a* z4 P6 O
1 ^3 @4 a# s, b2 n, r; y1.决策树算法api介绍
: u, k C! t. s0 w: o5 q1 u% x2.泰坦尼克号乘客生存预测
0 m- p. u# @2 @' B3.树木可视化操作
3 A: ^7 f+ S/ r. Q/ e5 r/ h) K5 r4.回归决策树介绍1 f. M5 C. C' e1 Y ?0 c' P2 P$ h
5.回归决策树和线性回归对比
2 |. o2 k4 x* V$ h8 M6.集成学习基本介绍
4 Y$ b" L2 V2 y" r; ^" l3 o7.bagging和随机森林- {5 f# c+ `! P; P7 k
8.otto案例介绍以及数据获取$ w" C2 ?3 p. T: \8 M
9.otto数据基本处理' h' p0 y) H6 y: _$ o0 G$ P
10.otto数据模型基本训练
" {' X( h6 P% R/ i* Z8 J11.模型调优和确定最优模型. q+ ~. e B! h; o3 z
12.生成提交数据4 Q2 ]6 |; G, Y6 N1 Y
13.boosting介绍
& m( t- u4 c0 v( Y/ h0 q14.GBDT的介绍6 O% q v1 I7 F$ F( h
+ h; y8 H4 Y/ w/ r, _; B* G, B
1.聚类算法介绍6 N! G+ {5 v' H8 R
2.聚类算法api初步实现2 H5 n6 y- w8 d% J7 R- j/ w
3.聚类算法实现流程" _6 i- b. a/ j6 b/ L6 `
4.模型评估
2 |8 P0 @* X- P k) v5.算法优化介绍
1 B6 k/ s; j+ p6.特征降维内容介绍& M4 A. \4 e2 e/ X' T
7.pca降维介绍( r& p" [4 l( Q( F1 d
8.用户对物品类别的喜好细分案例
0 Y- I, V9 w% |! g' D% k7 ?9.初始朴素贝叶斯0 E0 K+ [+ ]( S7 X
10.概率内容复习
3 P6 v5 u7 r0 [# a: l" f11.朴素贝叶斯计算案例
9 Z+ P: A6 J3 `2 \6 r0 e- a12.朴素贝叶斯案例实现1
& ?8 M/ I( T0 R& o8 Q' X1 E13.朴素贝叶斯案例实现2) a, T9 X; _# n! o" t; u6 F
14.朴素贝叶斯内容总结
6 B- B0 r' U+ s$ g+ o5 v; k1 _3 L- k& O6 k$ D5 O4 i% }
1.SVM基本介绍
3 {. s8 ~6 v) }: ~, U. _ G2.SVM算法api初步使用" |; M" I" L9 f; ~- T) C
3.SVM算法推导的目标函数
9 o, p* M3 h2 r( [9 Z0 {) G4.SVM目标函数推导过程及举例# T# {! L7 H- b. P
5.SVM损失函数
4 _& i4 t" a, j {6.SVM的核方法介绍1 Y* Q x7 ]$ \. V6 _ s& z4 g s; e
7.SVM回归介绍
$ |9 g) M9 i$ x9 ?2 I8.SVM算法api再介绍
$ D, [" z% s* ~/ b; I. Y) V9.数字识别器案例初步介绍1 R1 J& T7 `$ {2 `! V' v( ?& a
10.数字识别器-获取数据* ]+ m! B" |) ] }
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练 {$ S: x4 y: H# j. \7 v8 C2 \
12.SVM总结
0 [; ^( y, B# Y) n1 F+ |1 E. ]; b% [4 [; Q- n
1.初识EM算法$ G& u+ T: T: \% X' C3 I. L! n
2.EM算法介绍+ s z ]) V( x1 a+ q P- c
3.EM算法实例: V6 G) w( ?; g; [- k" z
4.马尔科夫链的介绍
! l N# _! d7 _1 j5 k& F7 h* W' w5.HMM模型的简单案例& b3 Y+ y4 r+ L
6.HMM模型三种经典问题举例求解
3 X- S6 d2 n7 ^1 a7.HMM模型基础
% U$ J; A- i+ }: A8.前向后向算法评估观察序列概率# G9 A$ c- o" ]5 M( B2 _' e
9.维特比算法解码隐藏状态序列
( i; Z6 p. R6 Q10.鲍姆-韦尔奇算法简介
: s4 ^/ u- }2 U11.HMM模型api介绍及案例代码实现
" d. d. F9 n: u t6 a7 v" a. @) }- y) ^) N; e0 d |! u3 X. l
1.xgboost最优模型构建方法
n- s& Y( k, g- J2.目标函数确定和树的复杂度介绍9 @6 {8 N# I2 p3 b
3.XGBoost目标函数的推导
" j0 _6 I- }, V4.XGBoost的回归树构建方法: ]6 G, t t! J: D
5.XGBoost和GBDT的区别8 j' \5 Z5 A4 Y6 T0 B! f3 V% G
6.xgboost算法api与参数介绍" `# K2 C$ ~% R# b; X% N
7.xgboost简单案例介绍" d( T) G- I! D! {
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理4 H& _9 B+ K- Y& o: m- U* }' n
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练6 t; G5 K( S2 S
10.otto案例xgboost实现-模型调优
3 i2 `5 ]7 k: S11.otto案例xgboost实现-最优模型运行5 O; I2 ~$ J9 E8 E4 q h% h
. s1 d7 D+ f& Q4 l1.lightGBM简单介绍
& a' \4 r2 J$ n* G2.lightGBM算法原理介绍9 z0 ^/ {, B! v `' e6 }2 B6 s
3.lightGBM算法api参数介绍
; X; |0 x/ @5 Z) k* p# n7 a4.lightGBM算法简单案例介绍
" t' c- g4 \, W% L) X3 a5.pubg案例简介
) a8 I# {6 }2 k' \! R' |3 y; R5 |- x6.获取pubg数据
; \/ s3 k$ y& R5 ~: p7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数# @, D2 x/ h5 o: ~6 X) T$ [
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
; Q3 C2 G- L& o" p, M9.异常值处理1
& x* o3 x O$ [7 e2 }! p10.异常值值处理2
/ S7 v( y: ]) k! D) v11.类别型数据处理7 f4 u! f1 S! `$ P `+ Z' H! ]# G
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
2 [5 @3 m% `3 N13.使用RF进行模型训练: Z. j v, ~( z% g/ w2 f$ d0 ]% |
14.lightGBM对模型调优1
0 H; S% r7 n0 d) I; r15.lightGBM对模型调优2
& J9 L8 X( d: _7 O9 B2 K* _( C+ B# i& t0 ~/ D) I
9 q B8 q* U! u3 C( @! K1 O
〖下载地址〗! c; L9 U$ i2 t! W! \# N' Y ~+ g
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