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# t! a2 k6 y& c3 ?( q! Q. |
〖课程介绍〗8 w+ K* @" a( b) {. f+ c; i
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 N# k. b2 x0 @0 l$ J" ~- T& w; `+ P- V" Z6 y+ |+ X
〖课程目录〗
/ j& \+ A/ a8 ?6 z, }4 h. |8 n1.机器学习科学计算库内容简介
[8 p$ D8 e' r! c# ^: G' A" F2.人工智能概述6 a4 j) O* Q# W P( r+ v
3.人工智能的发展历程7 {" C6 u: k6 i) T
4.人工智能主要分支/ ~* H" }1 V. _- j
5.机器学习定义工作流程概述2 J9 P0 e" Z4 w/ v& T G4 \0 K7 I/ c
6.机器学习工作流程各步骤解释- |3 z; N: h% Z
7.机器学习算法分类介绍
# }# z. }/ S. _$ ^9 ?6 B0 b8.模型评估# H5 n, l0 ^) L6 @) S1 L$ L
9.Azure机器学习平台实验演示1$ l! N% e0 \9 D5 }, J1 d! o
10.Azure机器学习平台实验演示2
. D1 g0 V7 U7 ]3 F! Y \( D; j11.深度学习简介2 U+ r/ r0 t/ W& z+ q8 ~2 \: s8 i
12.基础环境安装
: ?( }$ w/ A) F1 z% O0 k$ d13.jupyter notebook的基本使用1
5 @7 A, [: i y0 `( m) J7 V0 T7 v14.jupyter notebook的基本使用2! T: n8 k" A2 f! B" f8 s
15.matplotlib的基本使用$ r5 q) j, b- U
) Z+ s( ]& Z5 [* r/ i; t! T9 ^+ l6 }5 ^% N
1.实现基础绘图-某城市温度变换图5 s, t6 i! c% \6 h. Q1 s) g# ]! ~
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图' a r% J+ P0 h! n
3.在一个坐标系下绘制多个图像
. \( [: J- u# F) Q+ j$ u4.在多个坐标系下绘制多个图像2 P3 L5 z! h5 ]. q; Z5 D0 h# \
5.常见图形绘制! S x( N7 ^- ]! Q+ b9 K! Z% S
6.numpy介绍0 z. Q8 G0 u( F H- Y$ H
7.ndarray介绍. h6 p4 u6 N% Z- x! `9 q
8.创建0，1数组，固定范围数组
- q1 W) _- a" ]3 e9 t, Y9.创建随机数组. o1 [3 O5 g" a- W* I& G
10.数组的基本操作# h6 o& d2 n M& `
11.ndarray的运算
3 R6 ^8 ~# d* P, n7 i7 |$ m12.数组间运算
7 P# }8 p$ \& R$ p$ J; U. L13.矩阵复习
W) A4 g. m; w- l M14.pandas介绍: J" w& Z! t' U- D. {, x) A
15pandas数据结构-series
& J5 ]& ]% Y: ~. z* @16.pandas数据结构-DataFrame1
8 l' D4 A/ U( H3 s/ R17.pandas数据结构-DataFrame2
% L; V) V f1 I3 a& U18.pandas数据结构-multiindex和panel! `! y( ~+ }( j5 b ~; A
6 W' ~/ S+ ?4 i; h( |1.pandas中的索引
7 A) z) p/ A$ N4 X' i7 Z, d& B2.赋值和排序
2 |! X8 N) b3 u7 w3.pandas中的算术运算和逻辑运算
: ^' f; F* n, _% M4.pandas中的统计函数+ w/ j* b" h* O2 a/ c
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数 E' r) ^/ k4 m0 d6 c
6.pandas中绘图方式介绍) g8 V- A/ g# u4 L1 F
7.pandas中文件的读取和写入
+ T+ e5 g# }3 g$ Q1 ~/ M8.缺失值的处理1 f* `; }. c0 n+ o5 N7 x# f, z6 S
9.数据离散化0 a! Q% s1 l8 ]; E' M. H( h, n
10.数据表的合并
0 f& f/ T; v# X+ T4 U11.交叉表和透视表介绍, D* d0 Z2 G- g4 d& R( z! P
12.分组聚合介绍) B/ P# i- {1 k4 r; a
13.星巴克案例实现+ n. d, x3 c) J7 G9 I5 S
14.电影案例分析1
k4 D6 E( k3 h: {8 u* Y15.电影案例分析5 l9 y7 a7 f' q5 _7 m, V
; E7 S1 L" G L2 B4 c1.绘制单变量分布/ j9 I; Q$ `( r. j5 W
2.绘制双变量分布图形+ \- [1 D" ~7 K; f: G
3.类别散点图的绘制; t. L3 f- `1 b* d9 F# y
4.类别内的数据分布和统计估计3 d% l) |+ ^+ q- j
5.NBA数据获取和相关性基本分析% o- q" Z0 e+ u9 a5 b; S0 s
6.对数据进行分析-seaborn
' T) d$ I) K5 M- G7.衍生变量的可视化实践
) O7 h; K+ E& Z" s/ E' W8.球队数据分析
' d m; ~9 p, f; w, R& B9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
) {; {3 N# D ^ T; [8 x10.数据类型转换（面积，户型）9 ~+ v3 S! W! f2 T
11.房源数量和位置分布分析& ~1 V: T4 T6 e+ ?# m" E
12.户型数量基本分析
' {+ d3 E8 `' P/ e4 r) x! q) |: i13.平均租金基本分析. t/ o% Z, S1 \* D7 L3 W
14.面积区间分析
7 N* \( J6 x2 y* W4 T- |. C* e9 ~. P8 ^, L2 x0 w, J
1.K-近邻算法简介
9 h; A- e, ~# B) h# Z2 D2.K近邻算法api初步使用0 V! Y9 ~ U# e, N+ E. p
3.机器学习中距离度量介绍
! F4 h. M+ f; ]" w9 U4.K值的选择介绍# |' @3 C* w5 `) M. `
5.kd树和kd树的构造过程2 F6 `- w6 U' T. f2 Q, F- P
6.kd树案例实现9 \2 `( y' ^, t9 }9 n( u
7.数据集获取和属性介绍 q1 }% U3 `& b& k4 g
8.数据可视化介绍
3 {* O# {! H0 i6 b/ Q$ p; u9.数据集的划分
8 e0 |7 J1 g% f$ K0 |3 H10.特征预处理简介
/ R. d1 R3 b% L3 U7 P/ N' F* {2 X# {11.归一化和标准化介绍
' `3 [1 Y+ ]; v& ?0 w$ O12.鸢尾花种类预测3 Q5 t, h; w7 p4 }: B4 B2 o$ B
13.KNN算法总结
7 F4 s+ ~( I! G# Q14.交叉验证、网格搜索概念介绍
2 w& z# E$ y5 V# w8 S15.交叉验证、网格搜索案例实现4 O" \4 _. c0 ~9 j8 \
) ~% d- L7 a" W; @2 g/ ~" c ^
1.案例-Facebook位置预测流程分析
" q1 A+ w- a: g) U8 v2.案例-Facebook位置预测代码实现1% \! c9 Q4 \8 z R
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
+ x) n8 o# b( ?5 B" x! ?9 S1 [4.补充-数据分割和留出法2 ~* C) K$ m* @. s
5.补充-交叉验证法和自助法
0 |1 d- X: y& ]( u6 |+ U" m) r8 B6.线性回归简介6 ?1 l$ L, E z8 f0 I
7.初始线性回归api
" k* p1 H1 [& j& G8.数学：求导1 I8 R$ N5 r( A- r
9.线性回归中损失函数的介绍
0 D# l0 G7 I) n+ h4 f10.使用正规方程对损失函数进行优化9 L |. c5 s# I" I
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化( a7 P% S/ F* A
12.梯度下降法方法介绍% [, M" t1 |7 ]& u# Z' {9 N* t
13.线性回归api再介绍
" A: O( v! K; d; R4 p7 a. A+ G14.波士顿房价预测案例0 W- V% S6 j; i* S
15.欠拟合和过拟合的介绍
: k( m0 `3 Q4 Z7 s8 \( x* y16.正则化线性模型" [8 c& z9 P( ^% b* x4 n
17.岭回归介绍
8 q. G/ k0 `$ J+ a! ~. ~; R4 ?0 P7 @2 u18.模型保存和加载
& d- s8 A9 I6 M) H4 j+ J7 t$ e
1 }" L5 r! G7 Y' U f. o3 N1.逻辑回归介绍
8 _$ L7 {0 D! y2.逻辑回归api介绍
: [5 U. a4 t- f1 Z2 ^3.肿瘤预测案例
2 x% G5 ~8 |' j- }0 Y `: E4.分类评估方法介绍
/ r, Q" p# H7 o- o" R9 Q: @ B5.roc曲线绘制过程
& g3 n) ~* A4 s, y a6.补充-类别不平衡数据介绍
5 F' c/ \, [6 b7.补充-过采样和欠采样介绍
1 l2 Q1 g( Q8 P# M4 o8.决策树算法简介) s1 @( o2 r, f# x8 ^; g
9.熵的介绍" b% A [& Z5 i: I: r+ p
10.信息增益的介绍
7 j; ^, M' |3 L( F) F% E11.信息增益率的介绍; i0 j$ D/ T9 Z- V( F6 x' l
12.基尼指数的介绍
0 n8 W" {( ]& M8 L$ F) ^13.决策树划分原理小结5 o9 `! G! H; h
14.cart剪枝介绍
% @: x* s3 U0 R' y6 O. q15.字典特征提取
, S) b: x7 j: L% d' |6 i16.英文文本特征提取: E5 X0 W% T1 W Q7 m9 e
17.中文文本特征提取
$ ]. e, S7 K& h- v! I M18.tfidf内容讲解
- x3 E) b$ N7 g8 e: G/ C2 B1 ]" Y7 y3 {0 L+ Q5 ?$ p
1.决策树算法api介绍
. i- k3 G8 ?2 I0 U2.泰坦尼克号乘客生存预测
7 H3 v( ]" N7 J! s2 k. Y' [3.树木可视化操作# A$ _9 I& z8 @! H# @' Y& M N
4.回归决策树介绍
' T0 v5 A1 t5 z9 e( I3 T/ U8 [5.回归决策树和线性回归对比
2 c& i f& p/ p6.集成学习基本介绍
: _4 y+ L. O3 {0 u9 a) O7.bagging和随机森林- t) ?3 H( @* F, J7 Q
8.otto案例介绍以及数据获取; B" }9 W; ]( f
9.otto数据基本处理2 e; a, U$ \0 L
10.otto数据模型基本训练
$ p( H1 V1 F$ o- q8 E11.模型调优和确定最优模型2 O( s7 o0 ~& q. r- ^6 m
12.生成提交数据
' e: o) O' h# k" w13.boosting介绍5 F w- ]3 h! ?+ X j4 D) D
14.GBDT的介绍
8 |9 J& f' g* l6 L, t/ V! F! m, V7 ^, D
1.聚类算法介绍
0 v9 Z$ z: L" x6 }2.聚类算法api初步实现0 L; B b4 s/ x( A# @2 W
3.聚类算法实现流程
; g- M' @3 @6 z4 s5 D8 w: s4.模型评估
) I8 J- J- c0 ]/ ]5.算法优化介绍, S, u& ~( k6 P( y9 q$ I
6.特征降维内容介绍
, E3 @+ K& L. a& i* n1 ~+ |7.pca降维介绍
( ~: Q8 X- f4 o% n# i+ g8.用户对物品类别的喜好细分案例
' E9 k2 z+ P0 W9.初始朴素贝叶斯6 n: f" o6 C/ e- I& E
10.概率内容复习
$ k+ R: k; H$ t1 F! U$ d11.朴素贝叶斯计算案例' g9 R* Y2 x; y' z) ~/ }
12.朴素贝叶斯案例实现1; }3 [0 Q1 I" R& d' Q3 S) w
13.朴素贝叶斯案例实现2
1 g/ u& c- B1 P) O/ L14.朴素贝叶斯内容总结
6 G* O% ] k3 C4 e! x
3 H m. j/ D+ |8 c1 d, K1.SVM基本介绍
/ X4 K+ j7 C N7 t% q9 R2.SVM算法api初步使用
, V, E; J% o5 q% L2 }) e9 W3.SVM算法推导的目标函数
+ ]$ E3 n0 E+ f) _' p* E/ f' ^4.SVM目标函数推导过程及举例) q: _6 }" D& Y5 S/ e
5.SVM损失函数8 T/ G" x& ~; X4 Y2 m) J$ P
6.SVM的核方法介绍
) W( D: }0 q( U9 P, u/ v5 D7.SVM回归介绍
5 ?/ j% F& S, K$ I+ o8.SVM算法api再介绍
# Y L# W: J. o* f9.数字识别器案例初步介绍
) Z7 o! P9 w% {( A' p+ H* X( X10.数字识别器-获取数据; U2 M3 t+ Y6 S+ p# d8 @: Q8 q
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练$ U8 l1 b N0 N" Y
12.SVM总结
' \. _3 c$ a1 W+ U* h5 R8 O% ]9 q; B! O q* j7 T
1.初识EM算法( z$ i) ^, v: k* O( M
2.EM算法介绍
# n# o: F3 l+ K& x6 m T7 h3.EM算法实例$ u: o: m5 P% L
4.马尔科夫链的介绍
3 r2 q9 K* n5 ^! B5.HMM模型的简单案例
# q4 f% h9 f- H. d6.HMM模型三种经典问题举例求解! E/ V! }3 t' f$ f9 J' Q: i
7.HMM模型基础
" c! i, c U2 I' d( n- j: j8.前向后向算法评估观察序列概率. t* C8 I" @' K7 x0 t) A! ]
9.维特比算法解码隐藏状态序列4 X u; s" a1 X' ?. G0 d4 d' d
10.鲍姆-韦尔奇算法简介# }; Q3 z; D: T7 J1 b: R; `
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
3 X3 ^* f4 k4 X' D
; u+ W, A$ Y+ ] O3 c+ o1.xgboost最优模型构建方法. ~" O4 S6 C! _! L1 g9 a4 x
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
' n" |4 e6 J& T) z8 f3.XGBoost目标函数的推导
" o' s$ d+ _7 `6 p# y9 n- K8 M4.XGBoost的回归树构建方法
- k- _( ~9 u3 }+ ^" [5.XGBoost和GBDT的区别0 h2 h+ |9 V, V* Q1 J9 [
6.xgboost算法api与参数介绍
( U7 }; w i$ c7.xgboost简单案例介绍
s0 s6 O; _. C4 k! ?8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
3 s5 R$ k, y* `; T& a! y9 @2 c9.otto案例xgboost实现-模型基本训练: ^% ^/ Q c2 h- ?# C# I# K5 u' Q
10.otto案例xgboost实现-模型调优
9 ]% G* n% z# F1 C. y! S! ^% A' E11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
5 g- r# d! o# |4 ~
- ~) i, a" z$ g# t0 g1.lightGBM简单介绍 @8 K+ Z7 z4 N: P7 A
2.lightGBM算法原理介绍8 z( H ~7 |, d$ M+ F8 l! h
3.lightGBM算法api参数介绍8 x$ U' z& ?! [3 V" o K6 C8 C
4.lightGBM算法简单案例介绍
! i5 `5 H9 X9 ?5.pubg案例简介/ H3 {7 }9 E0 B; D
6.获取pubg数据
7 b8 [; ?& I/ n7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
% G m. Z1 O! L3 h% Z% v8.规范化输出部分数据和部分变量合成# \1 h+ q- y6 f; n$ r* u
9.异常值处理1
$ c7 I' I/ A( I. p10.异常值值处理2
3 N# c* f0 E8 }11.类别型数据处理; \6 @. y: @5 |1 D3 a9 l0 _
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
! c! B+ l1 V5 o/ j0 B" j) Q, n, Q13.使用RF进行模型训练" W6 M' r- d( ~3 Q$ e9 V6 t
14.lightGBM对模型调优17 V+ \! \ b5 j) f
15.lightGBM对模型调优29 ]* g- `, v& N
! H0 V0 F. Y5 V2 Y q( r' M
* c5 f- d1 J3 o, N' A3 u〖下载地址〗
1 W' F! f1 J8 Y. Z8 B/ c
: W; `7 V: [) n) J, N6 z〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗8 i7 T2 F- N" ~. m9 ?/ }" m
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