/ a& o/ W$ N- l X9 J* e; i
3 V/ E! A, S2 q( v3 ^
〖课程介绍〗
% W3 o ]! [+ B8 y" d- V4 a( B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7 ^* A8 }4 U8 V# v
) x$ @4 n: [, D" I. S7 ^# g! M〖课程目录〗: n9 V$ S0 {0 e3 u0 A! u, D7 l
1.机器学习科学计算库内容简介 l9 A* l) t$ b4 z
2.人工智能概述
% l E( x/ O4 j0 D3.人工智能的发展历程: q6 b3 k# ]# z8 [1 ~1 O7 E
4.人工智能主要分支) a( ]2 q8 @# [& E% O
5.机器学习定义工作流程概述
( v- p* [' n4 P- C6.机器学习工作流程各步骤解释: v! E* A! b r4 V1 g
7.机器学习算法分类介绍
: g! i' l# k5 o2 _8.模型评估
' u; ^0 e+ m0 `; D5 Y, p8 H9.Azure机器学习平台实验演示1
' z5 ?% [8 W# N4 S" E N10.Azure机器学习平台实验演示2
+ c0 D' ^" I$ w6 Q. L& ]/ S11.深度学习简介9 ?6 @! L- b( a' [6 l: r& w9 b6 y
12.基础环境安装: f0 ^1 M# d+ _$ {6 Y
13.jupyter notebook的基本使用1
/ {9 A) \& c" E: C14.jupyter notebook的基本使用2
0 j9 v1 C, X& @# B, A15.matplotlib的基本使用$ S- l( U! u4 k. b
2 S7 o, M+ K0 P5 Z8 e# }4 w
2 @2 \2 R+ z% I% N' X1.实现基础绘图-某城市温度变换图/ c/ F: E7 U/ _" o( L0 g
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
' q6 C( k+ K( B) E0 h: I3.在一个坐标系下绘制多个图像
5 u3 T" {' V$ y/ P: @8 k4.在多个坐标系下绘制多个图像! g( J) J/ z+ H+ s$ j: e
5.常见图形绘制. [, f. {& ^; s1 x! {8 f
6.numpy介绍
3 i) n. C) v" v" E, Y7.ndarray介绍1 B/ }. I0 @; K! V+ e
8.创建0，1数组，固定范围数组
, r% l5 d* n, p/ s3 {9.创建随机数组2 c3 f# B% m8 f8 T/ s. B
10.数组的基本操作
* Q5 ^; _( o9 ], m/ @; f11.ndarray的运算! A2 n B9 O0 D9 v6 z6 K2 a( ?9 g
12.数组间运算2 l: L X% r- a- F9 E2 ?7 i! g
13.矩阵复习+ w. Y3 C( J& H6 P! ]
14.pandas介绍
' p+ B2 {4 W$ T15pandas数据结构-series
+ y/ t$ w* |/ b7 }, a' e* l16.pandas数据结构-DataFrame1
% Y2 Z/ g7 n. h17.pandas数据结构-DataFrame28 F. w P6 `- O: e0 E3 T
18.pandas数据结构-multiindex和panel1 n: t# J n7 @
6 v% d! [8 `0 S. Z! q1 k( c
1.pandas中的索引) d: D& A. L# T
2.赋值和排序
* t, q) J( b0 Q$ X7 }' l$ l5 X3.pandas中的算术运算和逻辑运算
; U! o O; U/ T4 e! J# j$ Q4.pandas中的统计函数! a# E3 t2 N& `+ r9 S P
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
$ V( r: x% F$ F: ^* X) d( r6.pandas中绘图方式介绍8 R' |) @# E2 l& o% ?4 Z/ k. z- Y
7.pandas中文件的读取和写入" f0 y# x- J5 C6 }
8.缺失值的处理
3 u5 x2 A( S& c0 P" }9.数据离散化
7 N2 ]3 K& U* F10.数据表的合并
, C, B d$ w7 ^11.交叉表和透视表介绍1 V% f: m) ?1 d: }
12.分组聚合介绍
; M% q+ y/ u _- H/ Z13.星巴克案例实现+ g: l- P3 c! I+ y0 n& Z2 m
14.电影案例分析1, X" @: e% U; V' ]+ D
15.电影案例分析0 S! y. z0 B+ h3 u6 V0 v0 _
! a- {) l: E) O1 M
1.绘制单变量分布# ]- ?2 ` E; [. x h" C2 V2 K; F) h
2.绘制双变量分布图形
+ F1 I: {; I d3.类别散点图的绘制
% j! `* t& \$ ], h9 w) J4.类别内的数据分布和统计估计
# j0 k, p, n( u* I/ | e, k5.NBA数据获取和相关性基本分析/ d/ s; L; }0 h$ o/ }
6.对数据进行分析-seaborn3 H/ ]- h6 F. [- g7 p+ h
7.衍生变量的可视化实践6 }8 _" \5 k3 n3 }
8.球队数据分析
, a5 ` g5 E7 J) t4 P9 \5 c9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
1 v, E: `) K7 l. B10.数据类型转换（面积，户型）; D5 }; l- @8 n. i# i+ M: N
11.房源数量和位置分布分析, [% u' Q7 L: [& K8 X
12.户型数量基本分析. r, e- z/ H, n! X3 M
13.平均租金基本分析3 H) b3 \6 `8 G
14.面积区间分析* l3 H. F+ d5 O! l2 ?
6 z; g# m) w4 i0 q6 s) y1.K-近邻算法简介
# K( i5 s- d: h t' | y( L; q! t2.K近邻算法api初步使用# q$ s G" P. ]1 Q
3.机器学习中距离度量介绍
" u* |/ R# |8 _# [" g; F: g; o4.K值的选择介绍
. G4 o7 n a) v9 w0 {4 Q5.kd树和kd树的构造过程% [/ s: l* p3 M t, c- `& b# |" [
6.kd树案例实现 ?* T0 P: K+ I
7.数据集获取和属性介绍
. B2 k, t s0 s3 `7 B8 i8.数据可视化介绍$ ]) m; k M/ U4 U- i
9.数据集的划分; o3 c1 z2 |. z) I5 ^
10.特征预处理简介
) n+ t5 C: i0 \* n% v- V11.归一化和标准化介绍8 M! D8 H) W; m: n# g, x) b) I
12.鸢尾花种类预测+ \7 Y. t0 t9 v/ Y
13.KNN算法总结
. G- c$ A; a9 }# g7 ?14.交叉验证、网格搜索概念介绍
) a& z" P2 _0 I$ Z9 h15.交叉验证、网格搜索案例实现/ d( I6 U" x/ |* x
8 V2 J' W9 y% ?% s) }8 E- s! a1.案例-Facebook位置预测流程分析
( i$ t- C% {: o- \, C2.案例-Facebook位置预测代码实现1
! F0 x9 y9 O' J* h3.案例-Facebook位置预测代码实现2
& |3 j4 H3 S" n% c+ m8 a4.补充-数据分割和留出法
5 R7 ~8 o' {% {( I5.补充-交叉验证法和自助法- h9 D+ L# \5 L& b# d
6.线性回归简介
3 g1 t+ o+ @2 F( b7.初始线性回归api) g6 O; C% p1 R+ i$ P
8.数学：求导$ i( q1 z# i' D( d$ m
9.线性回归中损失函数的介绍9 W0 I+ G4 q3 I1 \+ w; |
10.使用正规方程对损失函数进行优化
; E4 M' q+ G$ K' h11.使用梯度下降法对损失函数进行优化% q% j2 E. |0 t) F5 ~
12.梯度下降法方法介绍
! S) h l! i$ b6 T13.线性回归api再介绍$ a$ [' J6 ]" E2 B7 ?0 F9 A5 F
14.波士顿房价预测案例
' e' T% A! b5 i1 N ]$ T15.欠拟合和过拟合的介绍* u7 f. ?7 `3 }4 v# }
16.正则化线性模型
l. w* I. j) P" W' P17.岭回归介绍7 x2 d8 S0 b; U
18.模型保存和加载
; p8 v% { U8 o2 M+ a- }, { j4 X* E- v; r) z" F( s* {
1.逻辑回归介绍2 {0 w( z0 |$ M' L
2.逻辑回归api介绍
2 W; t5 Y- q4 _- @. s3 A3.肿瘤预测案例
7 }$ ^; T/ `8 k( H. g4.分类评估方法介绍
N2 i. _3 h( y- l) E5.roc曲线绘制过程( @7 {+ a. V2 M) w/ C" G* v9 ^
6.补充-类别不平衡数据介绍7 G$ K3 c/ K3 C1 q" d
7.补充-过采样和欠采样介绍
% Q0 w. d1 ?6 a" m0 n8.决策树算法简介, B4 [& L( M4 t/ g* {9 m+ o
9.熵的介绍
- {! O* c6 r' ?& C# s2 F8 N/ H10.信息增益的介绍
) d% g1 F. x) Y+ D" A11.信息增益率的介绍5 g4 g+ F( Z: N$ O; C0 C5 F# F
12.基尼指数的介绍/ k) E" `1 u1 R+ n
13.决策树划分原理小结
; B# K& R$ o( n |( g; I14.cart剪枝介绍, y! J" v: f) n( R5 |9 y* M N9 D
15.字典特征提取
. N/ V _( |4 E5 Y! d0 t! B% c$ L16.英文文本特征提取
`- B; Q; |5 m/ z6 z2 z7 R17.中文文本特征提取0 X5 V, e5 U9 B
18.tfidf内容讲解
2 ]' X2 Y2 M$ w1 r* e# o' j; f/ P3 _, Y2 N. _" y: I
1.决策树算法api介绍& |6 j& w" l* U- u, D
2.泰坦尼克号乘客生存预测
\8 O. q# r% s t% O' U3.树木可视化操作
2 G# ?2 @5 v' g. |4.回归决策树介绍# a# v: S! t1 _% z/ m7 }5 \
5.回归决策树和线性回归对比8 W8 c+ ^7 t* C' @
6.集成学习基本介绍4 I7 o7 J" N; _6 D% `0 L
7.bagging和随机森林
8 u3 {5 |4 V5 O( v9 j8.otto案例介绍以及数据获取3 V1 V& ]1 G0 w+ T7 W* B2 O
9.otto数据基本处理& m l, s9 L9 ~! e
10.otto数据模型基本训练
& t9 r" @( D* U11.模型调优和确定最优模型
# s) m S, l0 @" v8 i12.生成提交数据 Y: A; s$ y( j5 U3 x4 n
13.boosting介绍6 \3 ?' N+ k# S2 h* Z
14.GBDT的介绍9 J* ^5 f% g t* `
6 d r1 _- k. g5 B+ r1 v6 k5 r1.聚类算法介绍
( P* H0 K& w" M6 f5 [. L8 A- |2.聚类算法api初步实现0 V+ f \2 q1 O$ e% S/ n- U
3.聚类算法实现流程+ T q1 {% ]: @! ^) ?9 S
4.模型评估
7 F) @8 Q: e9 S) l5.算法优化介绍# f# R6 P* p. ?& v1 ~7 M1 ]
6.特征降维内容介绍
! m* V9 H" R& [7 D" h7.pca降维介绍/ e+ a3 A9 a, T) k
8.用户对物品类别的喜好细分案例
' _ W, E# y, a9 ~9.初始朴素贝叶斯
; _( d% W' ?, T7 y; n% m/ |/ V- B. D0 I10.概率内容复习$ d0 J, u' p0 v' k1 {0 c
11.朴素贝叶斯计算案例+ q% c9 p4 c% r; W0 w
12.朴素贝叶斯案例实现1" p( x) K7 I* D2 t% ^, \ }8 O
13.朴素贝叶斯案例实现2
7 K1 w% b$ r2 ?9 {0 }* ^) X `$ ]: G14.朴素贝叶斯内容总结# K( _) V8 l% J# A! V) Q
* g7 j) i4 N' R2 Y3 b. h+ L$ D1.SVM基本介绍) o3 G: B% Y9 O) |3 w/ L. q9 W8 R
2.SVM算法api初步使用
1 S+ G6 i' Q/ o4 d6 [3.SVM算法推导的目标函数: N& {; f+ W }4 v) C3 H/ a
4.SVM目标函数推导过程及举例# p& I4 W; C2 J" }# X4 J% K
5.SVM损失函数
0 N+ _, t0 v- g# i6.SVM的核方法介绍
2 T) o8 X3 e" c+ Y0 V* i7.SVM回归介绍
5 i2 O2 T8 V7 l& _8.SVM算法api再介绍5 V! T4 K( f1 N
9.数字识别器案例初步介绍
# ?3 N' j2 _; Z u10.数字识别器-获取数据 w3 n _( A/ d2 y: ]' L% d9 K! Y
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练7 T* e- ~! R) T) M- b) P1 N
12.SVM总结/ n7 R, r" z& X5 n- }# E' j K# K
9 X3 X- ]; Z! V& \) f- _6 Q1.初识EM算法
; G Z0 A m& d2.EM算法介绍
0 a* @. O0 o+ F+ ^3.EM算法实例% D: J# f$ _8 d' ?4 H0 D+ [% P% V$ i
4.马尔科夫链的介绍8 {- v! G) ]. K8 h
5.HMM模型的简单案例
: _/ a8 K- Y2 t" z" _: U# l6.HMM模型三种经典问题举例求解' m* w7 u/ T1 G, i, r
7.HMM模型基础1 P: j b; w, Q6 V& w
8.前向后向算法评估观察序列概率 \1 X5 O* v4 Z* A
9.维特比算法解码隐藏状态序列
3 M* @- _/ X Z) ~8 Y5 A10.鲍姆-韦尔奇算法简介0 z0 g V3 w: ^$ l
11.HMM模型api介绍及案例代码实现+ l: z! e3 `6 K$ k, M% ~( _
5 I% K7 e1 C) Q
1.xgboost最优模型构建方法1 |; o4 P5 i, G- ]+ w
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
, T7 p7 D, i* L4 K, e3.XGBoost目标函数的推导
- M0 ^3 H- G" n) g0 j4.XGBoost的回归树构建方法6 \. f, d$ G/ P6 P$ b& e) ^2 ]7 f
5.XGBoost和GBDT的区别% [; l9 Y+ {: m! H% z( D
6.xgboost算法api与参数介绍
; x6 d9 m4 E6 [% r: m8 \) s: _7.xgboost简单案例介绍1 w6 M( x: R/ x% Z
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理8 j J/ V2 a/ k1 F% h% N% `
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
; `& H& M$ h; G" j- l10.otto案例xgboost实现-模型调优
& O+ U+ q" m) C. d: t( ]: q/ U11.otto案例xgboost实现-最优模型运行2 w" _- E4 g( {& p+ l$ Z* m
S7 L. `* Y( y/ r% q8 f( j6 z
1.lightGBM简单介绍1 Q- E" I! h4 |+ d; w2 F. _
2.lightGBM算法原理介绍6 c2 \) n5 ?' n' H
3.lightGBM算法api参数介绍; m- {2 Q7 w, c* O0 n. x# D3 e' c
4.lightGBM算法简单案例介绍8 |% o1 u$ S* V }1 m8 ~
5.pubg案例简介
6 o. H) x) t- t" ` N8 ]6.获取pubg数据
7 Z. E8 P2 ` p2 \7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数+ I9 [6 S* g- h; S4 V
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
3 F+ ?! z v* ^" ?; u& v4 }6 n9.异常值处理1
$ T; V# P2 ~ W, v9 {10.异常值值处理2+ O0 l- }( T9 e* N
11.类别型数据处理- S2 k( J% j5 S: J$ S
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集! J! K3 K6 q4 \( d$ T) n r- u$ ~
13.使用RF进行模型训练+ W" {, e- |$ f- r" \$ J- ^3 j
14.lightGBM对模型调优1+ ^5 \3 v6 s( a. L
15.lightGBM对模型调优23 l! r; e$ U1 B6 t# C
! `% t( h* h" g' W a3 q
* ~, p1 W. M6 N* t& H Q% F( ~) W〖下载地址〗
3 Q5 J7 d# X7 N9 C/ q k' ?' @' {3 `, a, W% u
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗0 C8 F+ n' c# ^- E, z( o. j1 Z
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