8 c- g( n" @3 n3 n% I% g0 g& A% y2 V" i% s. K: W
〖课程介绍〗% \' H% v/ P2 j& k
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; `9 c T+ C+ a% F& M% ]
; A, V6 J' u3 E5 @; r〖课程目录〗2 p# U3 u, K7 c$ C0 c1 R4 U& v
1.机器学习科学计算库内容简介/ O1 W5 y! `. ?1 v" a; N, U4 h
2.人工智能概述
/ X) u4 g: N+ O; S1 o5 |3.人工智能的发展历程2 i5 e* L m2 S" e2 T6 _+ L' R) M
4.人工智能主要分支
6 X. ^; W7 ^( N6 z* G- V5.机器学习定义工作流程概述# j7 Q% K# D) B" Z/ H7 c
6.机器学习工作流程各步骤解释8 K5 B; b; ]' k+ {+ D8 k
7.机器学习算法分类介绍- f$ C3 l ]* ^" Z @' j- y$ s
8.模型评估1 Z* V' D) x/ G
9.Azure机器学习平台实验演示1
, I# X% t, ~) v10.Azure机器学习平台实验演示2) i! k! C0 R/ k; E0 v6 F2 y% I
11.深度学习简介
$ M8 Y3 N( K$ X' I( q m% i0 a12.基础环境安装
' `$ y; j8 t+ i/ H13.jupyter notebook的基本使用1
5 ^1 x. R& u$ u' c2 A0 m6 X% g- F14.jupyter notebook的基本使用27 F" \! g. y q6 C" @8 m
15.matplotlib的基本使用
" C9 `' E( ~- a0 }, P+ E# V. x! s
. j/ Z, V- K% L7 W7 M! i# A+ e
+ y; y- ]1 ], c) L0 A' j+ T& U1.实现基础绘图-某城市温度变换图6 S4 Y, l B+ y' m
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图0 d+ G) j7 Q9 d7 X' L+ P
3.在一个坐标系下绘制多个图像% V* U, y, G: ` r0 j4 n7 ]% A
4.在多个坐标系下绘制多个图像4 t( v( C& V+ q* L& V% u* T
5.常见图形绘制2 h r- G$ t& ?7 f: R# T
6.numpy介绍 x0 ]8 {3 F, C# [7 F
7.ndarray介绍
" T- n! Z* w$ g3 g' P8.创建0，1数组，固定范围数组
+ e& H/ p# a- e9.创建随机数组
6 ?' l: c- i' I1 X% S10.数组的基本操作; G8 y8 y: K, @" `5 S4 V6 K. v$ _
11.ndarray的运算( K! e' t0 A# N# X8 u5 \9 R& S
12.数组间运算
y% G1 R, M# y6 j13.矩阵复习
- ?% z/ p8 ?& w8 [* l& w- m14.pandas介绍
" q* M7 M- f" ~. T! p$ M7 p15pandas数据结构-series
5 T' `, ^" O* f! A, v# N16.pandas数据结构-DataFrame1) X" P, k* }8 j+ q9 t4 X1 I( u5 }: Y) D
17.pandas数据结构-DataFrame2& b6 ^: e+ y/ N. H: N8 _/ }
18.pandas数据结构-multiindex和panel
" o8 j9 I1 R5 {( K. k% B: M) u: v
/ }; S/ ?; D5 C/ u1.pandas中的索引
9 P1 e D" M1 z& N2.赋值和排序5 A$ p7 Y) |1 ~* g$ `) J
3.pandas中的算术运算和逻辑运算0 P8 Q0 ^; _! v; s% f( i
4.pandas中的统计函数) f7 U1 C. f- I0 B
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
/ e; K+ Z# q- m: M4 I6.pandas中绘图方式介绍
* A/ X* i+ w( e, D+ X( P7.pandas中文件的读取和写入5 N' e1 s& i7 q. M
8.缺失值的处理! |1 U! g; m# G6 P5 Q
9.数据离散化
! `; q$ C, l/ Z$ z3 t) K9 n0 w10.数据表的合并
. t* w9 P8 k+ [1 _, N11.交叉表和透视表介绍' X' W/ A3 q3 S
12.分组聚合介绍$ W: x8 M1 ?2 g6 j: r, U' m6 t
13.星巴克案例实现
/ M* h/ a, b0 F# ]14.电影案例分析1- N% j9 X ^4 M+ }- q6 h
15.电影案例分析
7 c6 ?. k3 K. C
1 d$ r1 z, L8 u- D; x3 F/ m1.绘制单变量分布: j5 E' _, I/ k/ J
2.绘制双变量分布图形
- a1 I9 I" K- L* o/ n8 P' B; g* ?3.类别散点图的绘制2 K+ X/ Y$ W! t( E3 A
4.类别内的数据分布和统计估计" X: ^1 S/ S* a C* `
5.NBA数据获取和相关性基本分析) ^ t; i- x$ j4 V
6.对数据进行分析-seaborn
1 a" \, E4 I7 I) |$ i# K7.衍生变量的可视化实践' E N% J+ G9 {" T5 A
8.球队数据分析
1 x5 k9 H+ W( x3 X& P) G9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理7 ~0 h, v; V4 j3 A2 P( W: s
10.数据类型转换（面积，户型）
& ^, s0 K, l8 p+ ~* i; c11.房源数量和位置分布分析
3 ~- V( |6 a4 x o12.户型数量基本分析
4 Y6 Y' [+ r& r8 }5 ?& I. _2 P6 l r13.平均租金基本分析/ @: R. N T/ _; r% f. r
14.面积区间分析
/ ]0 t9 O0 n# X8 B8 t* }) H, X: B0 ~1 h: F6 ~
1.K-近邻算法简介7 q4 a4 N7 ]7 w, @8 i9 \2 D* i" B
2.K近邻算法api初步使用
& p" u1 s* d9 d1 J3.机器学习中距离度量介绍
0 U1 I& J; V" o2 H& M3 k6 y4.K值的选择介绍
! z$ V: _/ R% w) } z: X0 t5.kd树和kd树的构造过程 o9 p1 S# L" |
6.kd树案例实现
3 `& j$ Q# @" e7 I* X* f7.数据集获取和属性介绍
! ?) H- _7 X* H+ a0 }8.数据可视化介绍7 u7 f& H. b! s) G8 N: l. [( O
9.数据集的划分* \: q, n0 Q! C4 f
10.特征预处理简介
; ^$ S/ l6 Y- ^) g! n4 O7 n11.归一化和标准化介绍4 N4 c4 |- c$ ~+ J: `8 u
12.鸢尾花种类预测; |% u* T" t6 |5 ~ A/ l: L- {
13.KNN算法总结( ~( T2 m/ A" j4 Y
14.交叉验证、网格搜索概念介绍 k% e3 Y1 A. c8 U! {8 V1 u
15.交叉验证、网格搜索案例实现3 |" J! `3 B4 T4 X; _% E3 G" v
: U/ ?) k7 k& ?/ N9 q4 P, V( Z
1.案例-Facebook位置预测流程分析
# }! W) d. y! u6 Z$ k2.案例-Facebook位置预测代码实现1
" z3 K0 |2 O8 H4 ^' J% v% g$ v7 M3.案例-Facebook位置预测代码实现2
) y& L- |& s. |: k1 z$ W4.补充-数据分割和留出法
2 J- {% O* g* V- {% Q) B5.补充-交叉验证法和自助法& K3 M: R: n) u! Y1 M
6.线性回归简介
/ s- r: l) f( ~7 m& |2 q7.初始线性回归api1 Z- N7 v4 p! q( g, d9 L0 H4 [
8.数学：求导
$ G$ D9 N7 S- [# w9.线性回归中损失函数的介绍* B8 w" b8 L* B7 ?% w
10.使用正规方程对损失函数进行优化
& Q M$ ]8 S( E) H! H5 H1 L+ C11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
0 ]3 g& k) x4 @+ V; G" p8 N12.梯度下降法方法介绍0 A% Z5 C* x6 X
13.线性回归api再介绍
2 O" d: N9 g5 V% }- B$ y14.波士顿房价预测案例: @9 M. c0 k( r% } Q& V
15.欠拟合和过拟合的介绍& y2 ^) ^- i. z6 O0 v! X) x
16.正则化线性模型
* o8 W: Q2 [2 X8 R2 J17.岭回归介绍
% G! m1 e5 ~8 L8 F( p/ `18.模型保存和加载( S% B, Q0 `& F, U" }/ j. [0 d
, n) r- g" S4 L3 d0 ~
1.逻辑回归介绍
% ^, {/ c4 L) g; w( Z( l7 H2.逻辑回归api介绍, u0 P- @/ L+ f% |$ {) t6 @
3.肿瘤预测案例4 j5 d, H, s' K5 i
4.分类评估方法介绍6 k4 k* V2 l0 R Q, A0 t
5.roc曲线绘制过程
: X. d' g; q; j; K2 ]6.补充-类别不平衡数据介绍
' f, K) t* x. Y4 T3 O) w7.补充-过采样和欠采样介绍
9 f/ J% K4 F! c4 W2 ~) _0 l- _8.决策树算法简介- [, X* u$ h+ H- N* h
9.熵的介绍, d+ G& z6 a3 Y ] `, Y
10.信息增益的介绍2 B0 m3 [- o0 x" O' m3 x
11.信息增益率的介绍
5 c$ P1 k. v( K12.基尼指数的介绍
/ Y7 R2 H3 k% s# T13.决策树划分原理小结: L( \0 i; A R7 R4 ^, s
14.cart剪枝介绍( a" T4 z: i% b: p! g9 M
15.字典特征提取8 }/ W1 R0 C" p k3 [% W' t
16.英文文本特征提取' z$ i( y/ i1 y
17.中文文本特征提取
N$ l" A9 d& z7 m' g18.tfidf内容讲解2 A% H) ]$ a6 i1 m
9 j* c) g; V& o' ~4 K V. J1.决策树算法api介绍
, b7 f8 J, q$ t: N5 \' ]4 U) j2.泰坦尼克号乘客生存预测- E- F! ^6 ?: ~2 Y: D3 Y! D* C0 G
3.树木可视化操作
, ?' x) v# w& X) x4.回归决策树介绍
; _7 X4 {& a" K5 r* `) j% F5.回归决策树和线性回归对比
; n7 r4 n4 t+ q; T$ g6.集成学习基本介绍
* l4 O4 j' B- d" r I: z7.bagging和随机森林
6 J' x9 s5 u7 q. j: K3 j" M3 L8.otto案例介绍以及数据获取+ o/ w1 R- X) r# h3 q2 z
9.otto数据基本处理1 h, j4 h, X$ B0 h; K
10.otto数据模型基本训练
& ?" ?: t8 k/ I3 K11.模型调优和确定最优模型 R, ]: j9 P! ^" A, t# g! O+ E
12.生成提交数据
) e+ O% o; j* R+ O2 I13.boosting介绍
. _! r- \9 \5 G14.GBDT的介绍
: c- {6 u7 F' l$ i1 `% m3 h7 H3 @! P4 g
1.聚类算法介绍
% u; U" e5 O% [2.聚类算法api初步实现
5 Q4 [+ r& R2 D' m. _3.聚类算法实现流程 f3 `3 n% x% I
4.模型评估+ F& v" \( H' Y
5.算法优化介绍
7 l% `/ R _8 m6 ~ I6 \8 D$ v6.特征降维内容介绍& f/ m- \, ~. `$ Z8 I* R
7.pca降维介绍
1 N$ B: D) d9 ~' x# B5 p+ s$ q9 U8 l& H$ L8.用户对物品类别的喜好细分案例! A7 ]0 V2 F5 N& a6 f h
9.初始朴素贝叶斯' k3 M* z* p3 j+ ~! D @& k
10.概率内容复习
_4 {. G: v2 N9 @11.朴素贝叶斯计算案例0 h7 Y6 o% K( n6 W4 l9 u
12.朴素贝叶斯案例实现1+ J0 {: [% T6 }
13.朴素贝叶斯案例实现25 o" ~' W/ q$ a& z* X
14.朴素贝叶斯内容总结2 J: Z a: ?- G) F+ y
9 _+ o! r. r, c2 X1.SVM基本介绍
- B+ T1 ~7 j: u2.SVM算法api初步使用
/ Y# G9 C1 x2 a# v3.SVM算法推导的目标函数
2 p0 T- x! H) E4.SVM目标函数推导过程及举例7 a) i$ d+ r3 W1 ~
5.SVM损失函数
3 h1 r0 j7 f" D" e2 x% @# q6.SVM的核方法介绍
1 E1 P. k9 [: M. o/ h7.SVM回归介绍
, b! n2 ]4 H; ^$ }$ O8.SVM算法api再介绍
5 x. K9 E, e' j* `9 [5 K9.数字识别器案例初步介绍4 U8 g' L9 z$ H5 i* R4 S
10.数字识别器-获取数据6 K: s( ]' z- p$ t- u5 f
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练3 q; l7 g5 r9 _* b7 \, W$ X
12.SVM总结, c$ }- o' O* H, r+ b$ N
1 K) m: }" P4 U; k! L1.初识EM算法
5 k; t3 z$ m0 b2.EM算法介绍1 m( L& q4 |9 ^0 Y
3.EM算法实例
! p2 u# S0 ]( F8 Q% q/ l2 E4.马尔科夫链的介绍
4 c6 k3 N2 i- y5.HMM模型的简单案例
* m7 H5 U; t# F" [& B) Y5 d) p d3 k6.HMM模型三种经典问题举例求解7 M0 k) G: F! o# y
7.HMM模型基础" s( X$ Q# ]3 f6 B- |+ I K. K+ ?5 a
8.前向后向算法评估观察序列概率
1 U" K( n' q2 o9.维特比算法解码隐藏状态序列
) G, {! Z6 h3 P. d6 O) R$ S* Z10.鲍姆-韦尔奇算法简介% V) U9 X4 D! }% X3 f
11.HMM模型api介绍及案例代码实现2 {. |% B% q" P
7 X, ~( h0 F, t3 t. ?
1.xgboost最优模型构建方法
7 N$ }1 @3 f8 N1 {. C! E2.目标函数确定和树的复杂度介绍3 x" v2 a7 S1 ]9 I
3.XGBoost目标函数的推导
1 f. [4 K8 ]2 A# }' \8 |3 S( p! p4.XGBoost的回归树构建方法
" d: ?. A# v* o/ G, a, f& S6 o( Q5.XGBoost和GBDT的区别
' o& s' S; N" O a/ P6.xgboost算法api与参数介绍
. Z: n) `* _8 w7.xgboost简单案例介绍
0 _% a6 b' ~' U" q8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
: g0 g% j9 u7 C, m9.otto案例xgboost实现-模型基本训练5 V X7 N1 Z7 W
10.otto案例xgboost实现-模型调优
: I0 c6 f( |5 Y% M. I11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
6 G" l$ S% \# _. ?; u# Z; T: x- [ h8 x
1.lightGBM简单介绍
- f3 Q8 X" Q# h5 U9 B: Y; V& v2.lightGBM算法原理介绍( m' b* o. ]0 q: O
3.lightGBM算法api参数介绍0 m% E( P( l$ x0 W( j5 [% X5 ]) m: c" G* o
4.lightGBM算法简单案例介绍
% y H r9 C1 d2 ?7 M! Z5.pubg案例简介, N: g2 v0 m1 l2 h- x- L
6.获取pubg数据
+ R! b0 b- D$ E2 ~+ F3 i$ Q7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
* N1 |6 ]' |" V4 `, `- N- q8.规范化输出部分数据和部分变量合成
; d P2 J& i; |4 E) Z, ?9.异常值处理1
+ K, Z: A" [) B! W10.异常值值处理2
6 m7 I6 I' p7 W+ S# P \11.类别型数据处理" o6 H$ Y" o1 s) ]6 e# {( O) c
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集5 A2 C/ W$ ]$ m( b
13.使用RF进行模型训练( \$ F: \& I& d3 a) P9 T# V! _5 d# a
14.lightGBM对模型调优1! m1 x# P h; U. P" \- y
15.lightGBM对模型调优2' |+ `- \1 }7 ~$ U7 U1 w
# B7 `: k8 _( y& T
* s5 b: F" O- Q+ W, F w) W〖下载地址〗
7 h' ]/ ^) \9 z. J5 ^8 C3 J0 t5 n: |* d
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/ {; x9 Z: v4 A; C
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