0 J4 h4 i2 n9 l( p
# K% l) H# h, B9 m2 K* _/ x〖课程介绍〗
4 R$ p( w9 \/ |* T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 N8 l% N* \& Z& i5 }3 O
7 {* s4 j. I- K, i) K- A9 N
〖课程目录〗. j @" \6 u1 X# {% f. v1 k+ y6 ^
1.机器学习科学计算库内容简介
4 r# u) T; e3 M) R; u: L* {9 F5 ?! Y# d; }2.人工智能概述" N6 } [( ?* w; h. f+ W( e4 q
3.人工智能的发展历程
' a6 x; e; y$ y3 E: I) g: e4.人工智能主要分支9 m8 f7 C( ~, ^8 s- v! t
5.机器学习定义工作流程概述
, f% X" f6 o( Z! J* s) \0 o% g, \2 z( ^6.机器学习工作流程各步骤解释+ } J1 I# N% ^/ r
7.机器学习算法分类介绍
: t- m% ^1 A9 Z0 Q/ g8.模型评估2 v6 z: H' M" w9 @, ^/ z
9.Azure机器学习平台实验演示1- F/ d; ^3 r% E8 t( `
10.Azure机器学习平台实验演示21 Q1 N$ N* F$ c$ q( b
11.深度学习简介5 ?% b: z. d* [, r. Y
12.基础环境安装
* L+ U* A: {. i% K9 O8 i4 q13.jupyter notebook的基本使用1& j/ o4 F9 H2 r' p! b
14.jupyter notebook的基本使用2
& P4 _' {0 n7 l- A5 d) C) s8 L0 ?15.matplotlib的基本使用7 h5 Z. P# B |" D
$ m2 S3 K1 l" P2 U# E1 c/ r
" f- Y% f9 V* B5 h O% E, t* e
1.实现基础绘图-某城市温度变换图4 y3 ]- r- \) l7 l* S* p
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
: I* e p, y0 f9 G9 l7 Z3.在一个坐标系下绘制多个图像( _! t: C$ ?! \" M
4.在多个坐标系下绘制多个图像
5 X* P3 A8 y4 F# ` @5 [5.常见图形绘制. z& b9 {; M0 A- i9 ~7 L& {, B
6.numpy介绍
) t0 x( x) `# A* C7.ndarray介绍
9 k: I( P0 c0 Q* ~8.创建0，1数组，固定范围数组
/ W; G f& ^9 M9.创建随机数组
+ f3 ^- I# ^! Z- K10.数组的基本操作" e4 O+ S1 E, b) a5 d! [3 p9 o
11.ndarray的运算
5 }6 k; g/ H/ j4 R/ ^& h, d12.数组间运算$ p, z) A0 \* C3 f
13.矩阵复习5 e% t. w+ I" Y& {9 w% a5 [( l
14.pandas介绍
: [' P4 W; a; A: t) _4 @15pandas数据结构-series& g5 g1 Y/ o7 d6 R4 v& C
16.pandas数据结构-DataFrame1
6 h) p X& f. t* v" y% V17.pandas数据结构-DataFrame2
9 [* @% [4 q1 [7 u$ F5 L: ?18.pandas数据结构-multiindex和panel
' t8 ]. o8 X$ p% Q
, d2 M6 j8 t4 I! h- X; O/ l1.pandas中的索引
; z1 K4 n: d% L# B2.赋值和排序8 Q* N' {1 v: @7 K$ N6 A
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
4 t4 N5 \* P1 s4.pandas中的统计函数
. d3 z6 X8 y! [0 ^5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
# ]7 o, ?# q( [+ q5 v6.pandas中绘图方式介绍
& p# r! L; T ]- q$ e; N/ U7.pandas中文件的读取和写入9 Y# e P5 A+ S, ]. ~
8.缺失值的处理( A8 F5 C5 z8 N
9.数据离散化
* N8 f# h2 {+ D" I10.数据表的合并; S. @( L1 x5 O$ ]
11.交叉表和透视表介绍
" d& n. E8 P% J# ^7 k, n& K12.分组聚合介绍. p p- {: d1 M* r6 h
13.星巴克案例实现) j- _5 {1 z! S8 ]
14.电影案例分析19 Z& O' J" a/ r) v4 u; t. v
15.电影案例分析; [* x( D0 f" M& s1 W$ A
5 w( m3 |& r! P. P+ ]6 y1.绘制单变量分布& O7 l( ] ~# g* a
2.绘制双变量分布图形, z7 w- x3 R" i, T' e: Q
3.类别散点图的绘制6 c/ m! [) l1 H l8 y( i7 L
4.类别内的数据分布和统计估计 x7 a& R+ b* C9 }0 `4 z
5.NBA数据获取和相关性基本分析
( h: I n" d5 @, v4 [9 y& _# V6.对数据进行分析-seaborn
; O: M8 j' n/ ]% c! z2 G7.衍生变量的可视化实践
5 f: B) E+ j3 W, m# |9 Z1 _8.球队数据分析
2 K" o( U3 i/ Z; `7 N- w9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理' ]4 X6 m+ k. `1 n" n1 J( m
10.数据类型转换（面积，户型）3 ^ `, [4 K: R. F4 y; P( W
11.房源数量和位置分布分析7 u$ B: i8 c8 N8 c- A4 a
12.户型数量基本分析0 f: f( q8 ~0 g' P) L# g
13.平均租金基本分析
9 n8 N! @4 z/ W. R. R- t14.面积区间分析
0 M9 c1 W" r: s' P# t- f+ d1 f. A% m( E4 q( P" n3 @( q
1.K-近邻算法简介; `3 \0 e, Q3 b% I
2.K近邻算法api初步使用9 C1 S4 s1 N" f9 w9 m
3.机器学习中距离度量介绍
/ Y3 r, X. B7 F/ ^8 P/ [( D/ z4 i' l, {4.K值的选择介绍
! Z$ H* I( X# H5.kd树和kd树的构造过程
$ z# ?7 ?3 R0 X# c6.kd树案例实现- ?7 d& H+ Q7 ^3 C( P4 J" e
7.数据集获取和属性介绍- }" ]4 ~3 X5 t6 T8 v
8.数据可视化介绍% ^$ g# r! l& D! ^2 s
9.数据集的划分+ u/ R3 J; a9 w2 c, y: D4 E: S
10.特征预处理简介
/ _! `; d" G2 V# y" f% o6 p" ^9 ~ D11.归一化和标准化介绍* E9 [' q( p3 }8 l
12.鸢尾花种类预测
: E# c5 B) S D8 I L13.KNN算法总结
6 l2 Q. Y. v- W- s) k; _! ? s14.交叉验证、网格搜索概念介绍( P7 H, g$ a3 y2 a9 [' b" R
15.交叉验证、网格搜索案例实现, c( l2 A! l: B: ]. r6 c( U
, l# y% R1 ~ o* E1 v% y% L7 f1.案例-Facebook位置预测流程分析
5 o4 M# _$ }5 i8 A2.案例-Facebook位置预测代码实现1; ]! K7 k0 m/ f! E" O
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
$ w' [4 }: L' B3 @/ g# j! g4.补充-数据分割和留出法6 t8 m# J: W1 c/ n
5.补充-交叉验证法和自助法( ]3 U* H# U# @1 U: o+ s5 O) S- B
6.线性回归简介8 |* o, E' ]' ?. ^2 X5 R
7.初始线性回归api/ I9 z, Z) }- n" G# _- Z
8.数学：求导' C' E* R( c4 U# T4 X# a+ y! I
9.线性回归中损失函数的介绍0 C+ B v+ C; Z2 i) L" l% o
10.使用正规方程对损失函数进行优化
) w5 U$ T; K: L( t5 c8 C7 V, }11.使用梯度下降法对损失函数进行优化# E: a0 T& v. s0 G
12.梯度下降法方法介绍
/ |7 z: w! M4 e9 m13.线性回归api再介绍
& X' x9 B ~; h' c! w6 h& w14.波士顿房价预测案例
( P3 ]1 u" k7 A& P# `$ y15.欠拟合和过拟合的介绍$ v" ]' z! \# X/ j6 {4 T. g
16.正则化线性模型! y% R$ [8 L9 h, A; C1 v6 \0 f
17.岭回归介绍
9 ]' Y. e( [- g2 ]1 l7 Z7 ]18.模型保存和加载
/ F1 k! o. ^( v8 a" G' b7 n2 }+ w. g/ W- l P+ n
1.逻辑回归介绍/ c: @1 d; S" d' j2 L$ W
2.逻辑回归api介绍+ O) A8 z3 A& y6 `
3.肿瘤预测案例
5 g: r( X5 _! R, H4.分类评估方法介绍/ _+ X( q* P9 |* l. h/ B: R3 W+ F
5.roc曲线绘制过程8 I! u" g; d: p! ^
6.补充-类别不平衡数据介绍* H) y! w a8 h6 V/ V# Q
7.补充-过采样和欠采样介绍7 f5 T0 U' Y; |
8.决策树算法简介2 M" v8 p8 M1 Z1 f3 K; I
9.熵的介绍
$ i$ |6 c7 `$ y$ G1 l10.信息增益的介绍3 U9 f3 m9 _( X6 b% F- I
11.信息增益率的介绍: s( m' ~" m6 c1 g9 r8 Y
12.基尼指数的介绍3 u' P8 t6 z u; ?, U
13.决策树划分原理小结( x, ?( G4 c& Z! v7 c1 R6 _! J' n9 L' W
14.cart剪枝介绍0 x0 p* {) F* m; x; M
15.字典特征提取. {& y) D: f4 o7 `8 u
16.英文文本特征提取5 ?3 P, ~, _. W8 s' ?
17.中文文本特征提取% r% A- Z; S& S ?4 r. O* N# i' Y2 N
18.tfidf内容讲解* B6 K# B2 ~+ i; E- O
& N4 Z* z6 A9 R! \4 r
1.决策树算法api介绍# ^1 B- W& h7 D# }
2.泰坦尼克号乘客生存预测. \+ g) C' h4 f( m+ x2 o# F' D
3.树木可视化操作/ l2 E. g w* E |
4.回归决策树介绍! I5 L' N- U" S `# v8 t( \* m$ j9 w1 Z
5.回归决策树和线性回归对比/ Q A P$ R/ U
6.集成学习基本介绍' c' V" m% c! i0 I
7.bagging和随机森林
& O& D. R# O5 q, }: d2 g8.otto案例介绍以及数据获取
9 Q! k9 G: S: P9.otto数据基本处理; J: b. u4 p+ z5 S+ K# H9 q
10.otto数据模型基本训练
' t% B6 K7 \- H9 B( F! C& Z/ z11.模型调优和确定最优模型: _3 u0 C- p4 B+ S9 }0 U, @4 c
12.生成提交数据/ y, a9 q% \) a! g' b
13.boosting介绍! ?4 O2 b0 V! t; d
14.GBDT的介绍( t1 [+ Z- R& u* M1 ?' @) b2 @ S2 R
9 A6 c, ?, o6 U2 }
1.聚类算法介绍8 @* m$ ?- F5 J+ B8 N
2.聚类算法api初步实现6 ?: h0 L# ]2 l6 `1 L# [
3.聚类算法实现流程
& V. l( T5 R" p- Y9 ~; a4.模型评估
6 X! P- m. R% g6 G8 G5.算法优化介绍- H4 w$ G7 a8 E* h
6.特征降维内容介绍+ {, t+ w3 n" d0 J! F' Q! H- o; q5 B
7.pca降维介绍
0 P/ b. F4 J; S2 [8.用户对物品类别的喜好细分案例/ D# a4 J) N: I8 Z
9.初始朴素贝叶斯
$ X! Z; K3 i( R7 X: H0 x10.概率内容复习
/ y* c+ |+ {" t& g+ D4 Q& ?) @11.朴素贝叶斯计算案例
+ b1 j# K5 x* E) S- z8 T12.朴素贝叶斯案例实现1+ G$ G4 B, x" l4 T' q" j& ~" u
13.朴素贝叶斯案例实现2
) w. Q1 F8 \, E6 i% r14.朴素贝叶斯内容总结
& b+ m' t3 J) J# w2 @6 G! c' h7 m8 R0 z6 m: G! q ^
1.SVM基本介绍2 `& B D9 v( U5 y `' A6 b
2.SVM算法api初步使用2 T6 X1 d& i0 i* h+ |% F+ s
3.SVM算法推导的目标函数2 b, h4 d e: [1 Q- D& y! m/ k Y
4.SVM目标函数推导过程及举例
8 x& s( g0 u$ m8 D0 j* e2 [5.SVM损失函数5 ]9 @9 ?* L( z3 R
6.SVM的核方法介绍+ |/ ?# j% H# q/ s3 F7 G
7.SVM回归介绍
3 F* P% ?/ r! a, y [! H8.SVM算法api再介绍
# q4 P1 |+ n% ~; J2 x0 k2 J9.数字识别器案例初步介绍! z. t; |1 [$ j6 z
10.数字识别器-获取数据; K) w* u' z/ \" }9 ^! b
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
" _$ `7 G( W9 N$ a# ]1 a12.SVM总结, ?( C" U! j, X% ?3 L
3 q- L4 Q) G) t+ L+ h& L7 ^! @1.初识EM算法
N$ Y8 L; V5 J0 `0 d3 {2.EM算法介绍4 J; Y. J. Z" f7 E- s( c9 G* \7 v' e& ^
3.EM算法实例
( m9 @1 W% f* _9 T0 a9 z* N4.马尔科夫链的介绍
9 P6 t% }5 D4 k) a; k$ G' S5.HMM模型的简单案例
) {6 c+ D$ i6 C) W: e) A& _5 z6.HMM模型三种经典问题举例求解
* c6 |2 ]4 z6 Y1 D0 C7 L& L) s7.HMM模型基础
6 R# c4 w& T" f6 u. Z/ ~8.前向后向算法评估观察序列概率
) N. l- m- x7 K1 T9.维特比算法解码隐藏状态序列1 ?$ d- a7 U" U
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
: j2 R+ U0 t% ?11.HMM模型api介绍及案例代码实现$ C7 J8 y) G- L* d. z C% a
* B) n2 {. n- I. h5 S" w" N1.xgboost最优模型构建方法; M( S+ k6 W( \
2.目标函数确定和树的复杂度介绍) b; o4 Z1 F |
3.XGBoost目标函数的推导
. N5 t; T* B, b+ J4 F4.XGBoost的回归树构建方法
: g/ @2 `! @: Y1 u! m! Z5.XGBoost和GBDT的区别6 d7 ]+ `3 [% x' c/ m9 i
6.xgboost算法api与参数介绍 ^$ }3 `, w3 q
7.xgboost简单案例介绍/ s+ v5 i: O6 E% ~7 N ?) t
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
) e- t% d% K7 z) ^2 z0 s) g: x/ C s9.otto案例xgboost实现-模型基本训练! b1 G- ^ y! f' @$ [5 p& B- o s
10.otto案例xgboost实现-模型调优2 @7 w1 D9 ?. i' h
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
$ _! b& R3 O5 D8 ~) Y
( F" z, Q: O4 L1.lightGBM简单介绍; t" u: h' b3 q, J& p
2.lightGBM算法原理介绍
( E0 o- D( G x3.lightGBM算法api参数介绍
# v1 a2 D% I4 o. @4.lightGBM算法简单案例介绍
D& S# u: }0 ?) U2 E7 N; R5.pubg案例简介
8 e: `9 y9 c0 i* t2 ^6.获取pubg数据& }. |) k8 Z$ o: P1 j1 G4 X
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
5 Z/ F! N5 a) m; o& d, r8.规范化输出部分数据和部分变量合成
1 |; ^* }% ]. d; U! r9 m. {7 g9.异常值处理1, V: V1 F! K/ x# }0 j6 p! k
10.异常值值处理2
% i! A3 P/ ^! h6 T6 Y \3 w11.类别型数据处理
& b5 q f: z+ `& D12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集% u+ s" m1 s8 @4 g# p9 I2 m3 Z
13.使用RF进行模型训练- R7 u- H ^ n |7 F/ u5 Y% `% s
14.lightGBM对模型调优18 y" c% w( B+ N5 S) M1 f5 Z
15.lightGBM对模型调优2
. i2 A+ T; o% n$ L( c
! d" {- h) Q9 W% B8 \0 I% C
/ a: N w! K' r& Z3 X/ n〖下载地址〗) ]3 |, j+ A! }6 v- I; b% O
" [3 h0 |# C1 x
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