' ~- a7 R$ ~1 O4 @! g8 h
3 o! p* w! z4 e {5 O〖课程介绍〗 U# {2 S; ~* q2 `
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
+ ^; U$ d: V: p& ?3 ?0 u s8 z8 L+ z9 u" t
〖课程目录〗6 ?, y2 N, q" t5 s+ m
1.机器学习科学计算库内容简介
, s' r4 N9 |# ?1 R2.人工智能概述
8 {) a; Q' G# Q! m3 }5 g3.人工智能的发展历程; i& x+ ^% H9 h
4.人工智能主要分支
! B1 P( ^: M* w& l3 |/ F! A5.机器学习定义工作流程概述
4 c$ Q U2 `1 L5 _$ q3 X1 h- o) r, S6.机器学习工作流程各步骤解释7 s) ?5 T% W: p4 W. `/ l" r7 O% f
7.机器学习算法分类介绍
9 F, ], s9 g: i* k! m+ v' I8.模型评估* K$ k2 W9 N& G8 O- M7 k. r
9.Azure机器学习平台实验演示1
2 p- b0 W2 [. ?1 u: ?; I10.Azure机器学习平台实验演示2
0 I5 {; z) n- h11.深度学习简介
~' z+ g( [$ p1 I& B( p' V4 R& S12.基础环境安装
1 i6 E5 p& k& T, S8 e. D13.jupyter notebook的基本使用1
' ]" X. d, f e$ h! ^- u; Z14.jupyter notebook的基本使用2
/ F& `* [, y0 ?# z15.matplotlib的基本使用+ z9 m6 Z1 t; n) d' U! M) d0 b
2 Z! J, a+ r' r* w5 h& o4 s
2 s" _7 U% U3 G/ n) N1.实现基础绘图-某城市温度变换图0 x; D( }, ?8 p* ]9 i8 y
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
+ |" K# J% P* X7 p3.在一个坐标系下绘制多个图像
8 Y$ s9 e# ~4 p% M5 K2 z4.在多个坐标系下绘制多个图像
! k i9 L( W! q7 q A& X5.常见图形绘制& k$ p! i7 k. r$ Z' j, h" y+ ^- f7 F; r
6.numpy介绍; Z8 |5 L: }# H" N* n
7.ndarray介绍4 s% q* H) W0 x7 V \
8.创建0，1数组，固定范围数组9 X5 @( Q6 |7 X3 C1 D
9.创建随机数组6 l5 G' A, |2 a, ^1 E, ^+ ?% w' V
10.数组的基本操作$ m: b3 R( c9 e2 z* ~, Z9 h* G* [
11.ndarray的运算7 ~1 [. Q! d u9 v: w+ z* D
12.数组间运算
! y& ?/ ~: ~1 N+ H13.矩阵复习1 ?: u q; d1 i7 t' Q
14.pandas介绍" c0 i( l: w' U0 k# B
15pandas数据结构-series
7 X' R2 g; a+ c, ]; H16.pandas数据结构-DataFrame1" e- C$ M% j8 c7 e
17.pandas数据结构-DataFrame28 s3 ?. H A1 C/ O* z$ }
18.pandas数据结构-multiindex和panel6 X9 ]7 @3 s. s2 F1 C
& Q1 R2 U: `/ U+ N0 c
1.pandas中的索引4 c& f/ y; ]0 Z9 \$ H T }/ o
2.赋值和排序! K! ] b% R, H+ o
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
5 ~$ [9 f# Z/ Y2 \( Q. Z4 d- t% R% ?4.pandas中的统计函数, T2 y5 W5 F l( i% e
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数0 q7 q2 [& W# C) o3 k1 G! A: y
6.pandas中绘图方式介绍
0 F1 o, ? n6 m# O7.pandas中文件的读取和写入: V* H$ S' W2 t" `1 B$ u; F
8.缺失值的处理7 ?# |# h# a/ J9 P4 j
9.数据离散化" Z. }$ y7 T( ?/ R0 O0 z# _
10.数据表的合并
' u# z+ T! @% P3 b D11.交叉表和透视表介绍
0 w ^9 f. K7 P7 u6 W: w' b+ A12.分组聚合介绍
* m& b+ |: L1 L13.星巴克案例实现! |( D! F6 K- ~. j9 L# R& Y
14.电影案例分析1
: D% A. N8 R3 O! T. g: z15.电影案例分析; K5 K' ?$ O$ U5 q8 i' V6 F
- ^" y% E0 X; g2 n: |
1.绘制单变量分布) w1 z5 v# c& f
2.绘制双变量分布图形
- C& j W" W' Y$ v" H. m) m' W7 z% o3.类别散点图的绘制
* \/ a7 ]- f( o" Q4.类别内的数据分布和统计估计/ G! y3 O) m! W
5.NBA数据获取和相关性基本分析
* z/ P- r5 p) k6.对数据进行分析-seaborn
! {+ v# k- L# S$ @7.衍生变量的可视化实践5 C. y5 Y/ M5 L9 C) d! [
8.球队数据分析9 b5 ?5 ^1 V: o- q. G6 N
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理# Q+ s7 G7 ^' O2 r6 q1 |
10.数据类型转换（面积，户型）
8 `: B" E; W) s! J# `- e' }- r% b11.房源数量和位置分布分析
1 C) ~) F0 i& h) R% J5 s12.户型数量基本分析% h- s& X2 M8 s8 d
13.平均租金基本分析
\/ p- k# g' Q2 j) j14.面积区间分析- m# _1 O f" P; @9 O! P8 l
- g& Q6 Y/ {9 O- Q9 x
1.K-近邻算法简介6 f4 E! L! B1 R; [$ b# Z D9 C* ]
2.K近邻算法api初步使用
. O6 B: B; g' P8 K4 g3.机器学习中距离度量介绍4 S6 i' X g. P' T) ?
4.K值的选择介绍( ? r! z0 t# l) r. w" C
5.kd树和kd树的构造过程
" G0 u$ n; U- p m) l6.kd树案例实现- E z. f; r& L6 V1 G7 S' [7 @
7.数据集获取和属性介绍. E) S5 R9 z: D
8.数据可视化介绍4 L* {- \" T0 q% a3 M& r
9.数据集的划分
& o7 F6 N$ x, x3 x5 Y8 I Y10.特征预处理简介- V* ?) _) ]% q) o' a/ }1 {
11.归一化和标准化介绍) c/ p( T2 } }- e6 ]! x R
12.鸢尾花种类预测4 ]% w- e9 `9 s- c; P4 H% o& a
13.KNN算法总结4 x$ A \- n, [# T9 |) ^' L! j
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
. l' z1 I; C! B/ A u+ g3 m. n5 z9 \* ?& \15.交叉验证、网格搜索案例实现
, z) ~# J9 H0 q+ ?* M3 O' S; s# ^, C! z+ _: k
1.案例-Facebook位置预测流程分析
- L' E# r4 q9 D" \9 S$ {2.案例-Facebook位置预测代码实现1
3 x- B6 Y% S% p' q3 m3.案例-Facebook位置预测代码实现2
2 h: g0 z1 [* O9 r2 Q4.补充-数据分割和留出法
9 X/ i* f* }. {+ B$ ~0 }! I5.补充-交叉验证法和自助法
# s* H$ l! N; u1 O5 Q) W7 E! v6.线性回归简介
* n3 Y0 E9 [0 R6 f) M3 i& }8 M" F7.初始线性回归api) `) v7 O; N1 S$ M4 H4 [# H. j- y
8.数学：求导
9 e# o2 O7 X" B/ R9.线性回归中损失函数的介绍
, j- Z7 k* J# p% {& j6 c) a10.使用正规方程对损失函数进行优化
4 p! _% ~& c- R3 F11.使用梯度下降法对损失函数进行优化$ n4 g; {1 M, V* m+ E% @
12.梯度下降法方法介绍. ?' C4 G% u: h3 v3 i+ Y. k* h6 I3 q: b( N
13.线性回归api再介绍
- C3 v) ^9 V0 P6 T5 w14.波士顿房价预测案例
4 o" B! C W4 a8 H2 U5 V% S! \+ T) q15.欠拟合和过拟合的介绍
- x$ ~7 Y( f4 ]1 ]" I16.正则化线性模型6 V3 l' d" O0 m+ d0 Y3 ?8 X- i
17.岭回归介绍8 J+ p: j: L# @9 W) k& V
18.模型保存和加载# w, h3 _$ V$ k, T. r
4 t- S+ C/ `; K. K3 i$ S) j1.逻辑回归介绍6 C6 Q$ d B- u. H- k; c3 C
2.逻辑回归api介绍' m+ D `' e& Z; M3 U
3.肿瘤预测案例0 i7 ?$ c6 R( U! Y7 P z
4.分类评估方法介绍
* ~ }) J0 G1 c' q5.roc曲线绘制过程
& d4 R! [: d ~" J/ Y5 ^2 \1 Z1 F6.补充-类别不平衡数据介绍
$ ~3 R5 ?5 k( D; V2 q S, n7.补充-过采样和欠采样介绍7 l) n" T: G8 X; [5 ?+ I
8.决策树算法简介
# b' K4 A0 k. K8 z% r0 ~9.熵的介绍
7 @4 I* ^7 ?; b3 X. x' \10.信息增益的介绍
; k" U% V {# q2 `7 G11.信息增益率的介绍9 o( _# K3 M! D
12.基尼指数的介绍" P1 t/ k4 D: w3 h5 f2 [! _6 V
13.决策树划分原理小结
& R& z% [% }+ `; u; k- r6 E% J14.cart剪枝介绍
% ^) u; }% c( F8 Y( i4 @15.字典特征提取
: `/ ~1 Z. Q3 q* S9 Q$ d+ Z16.英文文本特征提取0 U3 }! z4 N' [1 v q
17.中文文本特征提取& U/ o3 a; K( D
18.tfidf内容讲解
# W0 x( N1 U/ y6 v: K7 D& `. @+ B+ y
1.决策树算法api介绍
- K3 I9 H4 w3 ?+ n# d0 m2.泰坦尼克号乘客生存预测# k b, N8 }' @: d& G- L8 h
3.树木可视化操作3 F5 b9 V5 e, F" ~
4.回归决策树介绍! F- e: D1 X" W" c1 w/ F
5.回归决策树和线性回归对比
. {+ o* @" W7 J. d' ^, z V: g6.集成学习基本介绍
1 o% ~6 g" ~$ a" ]+ D; A& }7.bagging和随机森林
. t$ W/ B9 W: z# K# n8.otto案例介绍以及数据获取2 R6 g* R; g8 v" j" X% S; ]
9.otto数据基本处理
% j; w! A8 E! J! i4 j# `8 @# i10.otto数据模型基本训练( o: [+ b" S& p& e: b9 B
11.模型调优和确定最优模型
6 e$ s2 @/ b. P12.生成提交数据6 l0 S* N5 K4 c. z V% [; J) c
13.boosting介绍# E3 }8 k0 X; Y
14.GBDT的介绍
/ s5 F" Z, e7 {9 @4 |& I
6 ^# h T) R* F8 h) ?; ?# C1.聚类算法介绍
. z: v; R5 Z: K- |6 P2.聚类算法api初步实现
- C+ d$ D( U) {3 e$ e! S3.聚类算法实现流程) z9 o6 E2 S# w% F& y
4.模型评估
4 @3 d4 J3 J) ~ ^4 t5.算法优化介绍( L, h' b7 F3 `) Z& P
6.特征降维内容介绍$ y$ m) T; I2 J3 ^1 f
7.pca降维介绍
^7 _3 `/ Q( r% E0 l# `8.用户对物品类别的喜好细分案例
0 `3 y& i# w; r4 Y/ V) k9.初始朴素贝叶斯( T, ^8 S( O6 |' k$ g
10.概率内容复习
2 e1 r1 @; |; P: B/ z! v' a11.朴素贝叶斯计算案例$ @% Z# d! l% `% e: f9 }3 X b2 t9 E0 D
12.朴素贝叶斯案例实现13 E$ N) E) [$ n, t6 L$ v, j! j
13.朴素贝叶斯案例实现2% [* D f6 s% e% U2 b8 ]% D
14.朴素贝叶斯内容总结% B7 z2 R3 g% n# g1 X
9 j( a# x. B4 l. {8 N ?+ x
1.SVM基本介绍
% t" J" a, I+ d5 y [2.SVM算法api初步使用: |4 c3 v0 ?% k3 f6 a; o {
3.SVM算法推导的目标函数) j" o- I* _ N
4.SVM目标函数推导过程及举例. v5 d8 d6 U# D' i
5.SVM损失函数7 K$ u8 h; @' {; e! H5 d- N! G
6.SVM的核方法介绍. P; f: Y* h8 g7 q6 B% B
7.SVM回归介绍
' m/ A k: i; ?& z9 N* \' o8.SVM算法api再介绍
; k' P5 n7 g9 O! U# J& Y9.数字识别器案例初步介绍8 O+ q- h0 b% n8 J# P
10.数字识别器-获取数据
1 R9 E' @. |9 A, b3 p* F; T! j4 {11.数字识别器-数据基本处理和模型训练3 C; ~; u s3 E1 {, X
12.SVM总结
# r2 S6 u" K m- `# ?2 G6 X8 C0 ]4 c v. v6 m
1.初识EM算法
3 M2 S1 i/ P' v6 h2.EM算法介绍
" Y7 v" g1 p0 c! ~( M3.EM算法实例! a4 c* p+ f9 U9 y: W
4.马尔科夫链的介绍( v( m: J3 z1 l6 s
5.HMM模型的简单案例
2 [! E7 U, a& N/ I6.HMM模型三种经典问题举例求解
' e7 a0 d$ F `# v9 [7.HMM模型基础
8 @5 s2 j& `2 A! ~* r0 g8.前向后向算法评估观察序列概率
+ H. S5 Y: ]* |9 M- J1 i7 W8 u9.维特比算法解码隐藏状态序列1 h# P1 U3 Q: \- T9 N. T
10.鲍姆-韦尔奇算法简介7 H4 X% m" }" N' R
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
8 C% Z2 ~3 M" y; X* c- C- ? Y; |. G# n) B; p, m
1.xgboost最优模型构建方法0 m2 Y# @( r l! r t
2.目标函数确定和树的复杂度介绍: }0 x3 b4 z2 `2 v0 _7 S8 z
3.XGBoost目标函数的推导
+ i4 W2 S" u1 x9 ]4.XGBoost的回归树构建方法/ _& A" r% s% A4 n, m2 t; }7 N
5.XGBoost和GBDT的区别9 @( O4 }* ]2 t3 i
6.xgboost算法api与参数介绍
h* ^3 u; z/ O" X8 q' o: J& e7.xgboost简单案例介绍9 ?2 u( z) ~* e }9 H- X% g
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
% ]/ V6 z+ [# F2 B9.otto案例xgboost实现-模型基本训练0 @ p; b! {4 }/ e' a
10.otto案例xgboost实现-模型调优
+ R/ B7 q" C% a* ^. r) ?) Z11.otto案例xgboost实现-最优模型运行8 ? k1 B5 X* [+ x6 ?( C
; d% X# `; P6 e7 D" ^1.lightGBM简单介绍7 O, t, [% _, i1 Z- i
2.lightGBM算法原理介绍& V: b! i! l Q$ o2 j/ M3 Z
3.lightGBM算法api参数介绍; M# L8 S2 u k; k1 M0 `
4.lightGBM算法简单案例介绍
' f# @' l. ~+ q5 b) D( O3 c$ |4 |5.pubg案例简介: e0 e+ x0 A* z2 C ]
6.获取pubg数据. I: [& k! N1 [# k( k
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数: c& g9 |7 l s7 c. V+ [# c6 L
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
* t( [. ?* w7 {; s, {8 R9.异常值处理1- e) ^/ I2 ?) ^- y3 y9 [
10.异常值值处理2: t2 _+ w# Y9 d& B$ Z F# B
11.类别型数据处理
. [1 _9 `: ^$ a5 X; Q12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集2 t y m5 {2 g6 c) j
13.使用RF进行模型训练
# s; Y4 O$ y. x% w; F9 p14.lightGBM对模型调优1. _+ T1 }/ u; G4 I: h" D
15.lightGBM对模型调优2$ G% A( ]0 g E* m8 I3 F; s% F
! N- p T: ]( G) ^7 e0 s* K% N/ Y
; p% J2 t$ W; ~ |/ e9 _〖下载地址〗
, E- o0 A4 J. i/ j: I2 ?
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