' P* U$ ~; V: m% L4 M8 w/ y3 v
, Y. A: ]4 U4 z
〖课程介绍〗
; y5 @% `9 d0 v8 b0 @; O/ 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
, b1 t7 U g0 A+ H# Q$ B7 P& E/ a
〖课程目录〗
q8 U' A/ a# ?, \: A) i1.机器学习科学计算库内容简介: T' r6 a0 H) ]3 }% |
2.人工智能概述0 {# J& p/ a& k# O* ]
3.人工智能的发展历程
0 B" H, q2 Y' f: `2 j1 c4.人工智能主要分支
1 ~( l+ _9 i( C0 i1 q5.机器学习定义工作流程概述$ }- x8 e# x K
6.机器学习工作流程各步骤解释
! Z% L9 f. d% I( A/ M7.机器学习算法分类介绍
" E: K6 T5 O% u! q" k4 F" \8.模型评估+ j+ U( ^! |# b% ]; Q
9.Azure机器学习平台实验演示1
+ N v9 K0 B9 A0 r6 A10.Azure机器学习平台实验演示2" m8 @& H5 p ?1 k
11.深度学习简介
& Q" x( A( b: M# l U12.基础环境安装& |8 i" P2 h. w
13.jupyter notebook的基本使用1
B2 j$ h1 Q" H6 A" ?1 c, A14.jupyter notebook的基本使用28 k; Z8 y1 h, M+ m% D6 `
15.matplotlib的基本使用
2 s5 p1 H, H! ~0 @- p4 O% o
l' c0 L {) k: S- ~1 V5 i. K* C' ?$ ^5 C9 j" n" a% E
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
3 j, I( Q& X3 k2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图$ Q- z) K9 e0 F1 Y) P( ]5 w% t
3.在一个坐标系下绘制多个图像
j8 {- b( s' n$ T) ^. q4.在多个坐标系下绘制多个图像
$ ]3 s+ ]6 \1 s8 W5.常见图形绘制
$ D3 R1 R7 m' K# N3 n6.numpy介绍; X5 @9 _- T$ d6 t, [
7.ndarray介绍
% D E. L* p( m" Z3 Z8.创建0，1数组，固定范围数组5 F) v% _4 h9 c2 }' P% g
9.创建随机数组
- \5 K& F8 u5 V. b8 T7 S7 Y10.数组的基本操作* Z7 ~4 K4 g( l3 y6 |' Y0 }" N
11.ndarray的运算1 i# b8 ?; p: a2 v
12.数组间运算) r* T6 g1 I1 c8 J
13.矩阵复习
/ z- {) _* ^4 \5 G% L/ @14.pandas介绍5 X$ `! }) T6 y$ R- Y A5 G1 D
15pandas数据结构-series
/ |/ i1 N$ |7 M2 Y- z6 M16.pandas数据结构-DataFrame1
9 @0 c R8 f) k/ Q. u! j17.pandas数据结构-DataFrame2# f0 p" Z! }/ Q- F, H% L) N' }
18.pandas数据结构-multiindex和panel
. Z D2 _" M/ N. R" R W1 D/ x0 c3 r6 k
1.pandas中的索引) n: \1 A! F+ d+ R
2.赋值和排序! q* {4 q" h2 M( w2 ]
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
. H% n( E* y6 E9 D D3 V9 C4.pandas中的统计函数! p. U, V( j+ ?: l
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数; W" w" X. y) l" b
6.pandas中绘图方式介绍4 @; w) ~! @$ T/ s
7.pandas中文件的读取和写入
" z; u% j' ~% d1 e$ j1 w8.缺失值的处理
- ?6 k& Q; ^* W9.数据离散化; ]1 ~9 ~3 t& F$ Y+ D; Z- S
10.数据表的合并
6 H$ n5 t1 O( m8 q11.交叉表和透视表介绍
6 H! s# S0 I$ v/ `! d- \2 _* l5 f12.分组聚合介绍
, x$ e% I6 c8 u8 I4 ? ?13.星巴克案例实现: }! ?7 K: o7 l( D" T* `
14.电影案例分析1
2 ]* G7 g* z0 U8 v7 g! t15.电影案例分析8 {% Q& u9 [) P
, ?1 ?/ N. W' H. D8 l1.绘制单变量分布
+ o6 E5 W, }/ r; Z2.绘制双变量分布图形
d2 X1 X1 _6 U* _& Y3.类别散点图的绘制0 c( [" G# U3 ]% K
4.类别内的数据分布和统计估计
0 U+ p1 s9 `1 z, f. N! y/ L6 p5.NBA数据获取和相关性基本分析) l% ]/ v" q4 }# G% i B8 C
6.对数据进行分析-seaborn
9 K) B+ g9 I8 x4 ?7.衍生变量的可视化实践
3 V R Q2 r3 J0 j1 Y4 u8 _" R3 _8.球队数据分析
* \. w" I P# H" C* H" h9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理. V' h) M4 i, S% Z! L$ }
10.数据类型转换（面积，户型）
: r$ h# D: _+ K& Q3 F11.房源数量和位置分布分析( a) R7 F7 f8 v1 z" D2 k
12.户型数量基本分析
2 p2 ?# J# }9 e+ P13.平均租金基本分析9 C7 V) V! V% r d
14.面积区间分析
3 w; J- \4 M2 n$ N0 \, p7 i' K
& b/ W) O+ m, f5 K- O1.K-近邻算法简介
. F4 L9 s0 O6 c. [2.K近邻算法api初步使用
9 f' f% n- Z& m2 I3 b5 d3.机器学习中距离度量介绍
0 Q1 o4 }9 w2 a4.K值的选择介绍7 r' w# g3 ?0 y# w# ^
5.kd树和kd树的构造过程
$ c* V) v6 V5 s" @: S' B$ x6.kd树案例实现3 s! k0 Y j6 s
7.数据集获取和属性介绍. _2 s. K3 U8 R7 Q* P
8.数据可视化介绍
: R* a0 R8 J: R) n B9.数据集的划分
& G+ L" f: f7 z8 @) t# K( z! N5 r10.特征预处理简介# z) Q- y% `7 c& ^! c7 U. ?0 L
11.归一化和标准化介绍/ w; \0 \4 X9 R9 L
12.鸢尾花种类预测4 z* f. V1 o' v% A$ l
13.KNN算法总结
1 V5 c/ F' Y. t4 M6 Z D14.交叉验证、网格搜索概念介绍) T; b% T1 f% a. ~
15.交叉验证、网格搜索案例实现
& x4 D! d; y/ m3 U7 [" c G, Q6 u- g' |' u6 N8 Q
1.案例-Facebook位置预测流程分析: z( R( n, U9 w! H- Z) M
2.案例-Facebook位置预测代码实现11 r% _+ Z3 g9 j- I. D( q1 h
3.案例-Facebook位置预测代码实现2) O% T u" w; p6 W4 b A) J
4.补充-数据分割和留出法! M0 r4 Q$ {0 `) Z
5.补充-交叉验证法和自助法
* h2 ?. y. t' |6.线性回归简介# C y# X% j7 Q0 g/ A9 X" U
7.初始线性回归api" s$ d4 p4 @& A; l
8.数学：求导) p( [, S- j3 ?7 ~! e, f% J$ R" @
9.线性回归中损失函数的介绍
% F1 p/ ^, Z4 R% S' ~' \10.使用正规方程对损失函数进行优化
) D5 \6 @0 s, l3 z7 M+ @ V11.使用梯度下降法对损失函数进行优化8 n% z0 s7 V z
12.梯度下降法方法介绍
5 R6 \1 d: q! W, U$ Z7 [13.线性回归api再介绍
/ E% y3 X; l4 x% _. K14.波士顿房价预测案例
# W1 u2 v% X1 d% w+ t/ W9 [15.欠拟合和过拟合的介绍
( G4 C5 i6 C* v. C; u7 f# [16.正则化线性模型7 H- o) K/ b/ p
17.岭回归介绍8 b! |/ F) V5 I9 T. j9 }
18.模型保存和加载7 |0 @4 S8 ]2 M }' O4 Z9 @ ]
8 x+ Q' r" r4 b a& s% Z8 q! D' e
1.逻辑回归介绍
* G8 u; T) ?6 N- q. ]5 n2.逻辑回归api介绍8 s8 N! [, w9 e; \3 c- @% o
3.肿瘤预测案例- Y! d, ]9 o5 c6 H h
4.分类评估方法介绍; E# A+ U0 J8 c$ M) m# n
5.roc曲线绘制过程
2 M6 G3 j3 A, |9 W6.补充-类别不平衡数据介绍; ]5 ^3 O( [) F X
7.补充-过采样和欠采样介绍; S7 z; P/ g% C) d, e/ \
8.决策树算法简介
* V& s4 Q; |, m- v4 `9.熵的介绍
" T N9 u, K/ F1 }- Q10.信息增益的介绍8 T, T7 x" E# n0 c m$ f7 r& ?5 a
11.信息增益率的介绍
" a& D" h, K" X: C5 r. y/ a12.基尼指数的介绍
6 T2 l+ d) M2 G/ m7 a2 q13.决策树划分原理小结
- f) h0 U6 _9 @! i! i, S14.cart剪枝介绍
0 U1 g$ |( C4 z& \) Q& r4 c& ^/ j15.字典特征提取
& ]& k: S% K; J0 @8 z16.英文文本特征提取8 p- {1 M* S# I6 c, N6 S* S3 i
17.中文文本特征提取
: ^5 b; s. i7 v4 K0 l2 Z" t18.tfidf内容讲解; o* B1 s1 l* D7 ]2 Q" A0 v
7 I2 W' h& ?) |1.决策树算法api介绍
' k1 @( r$ y# v: S2.泰坦尼克号乘客生存预测# m, }5 j# j2 S0 i
3.树木可视化操作
# C8 j; Z" e9 V( I9 V4.回归决策树介绍
6 y; Y8 u) J# Y" @8 h+ M( [5.回归决策树和线性回归对比
9 P5 S0 _' o: x4 [6.集成学习基本介绍
* c: b* d; P* ^$ i1 m7.bagging和随机森林
/ p! K% j1 c/ j9 P) r k( k8.otto案例介绍以及数据获取* f, [, ?# z& l" q3 A7 l$ A
9.otto数据基本处理 O) @: `; v) W' ]7 U
10.otto数据模型基本训练9 u. g4 T6 T$ D) \% L
11.模型调优和确定最优模型
! g9 Z/ T: c: H& a3 Y- ~12.生成提交数据' A$ S: `8 a3 e- G0 E) l; `4 q
13.boosting介绍) d! d5 N/ D* I! L
14.GBDT的介绍
, o9 f- @- C5 c' L% h4 R
; C) |" o( a' `6 I8 p1.聚类算法介绍$ t) i" ~" l0 E7 m5 r+ g
2.聚类算法api初步实现
/ [5 g3 A3 I3 K. t ]8 T3.聚类算法实现流程; J0 b7 {/ x. W, l3 t: i
4.模型评估
0 @- N2 ?, G! \' C4 r5.算法优化介绍
% z: u5 H8 C' [' U' b5 }+ L! n6.特征降维内容介绍
2 i3 ]4 q( z5 I, L0 m |7.pca降维介绍
- O: Q$ M$ W% K" k" h k8.用户对物品类别的喜好细分案例8 l, A) \$ w/ v
9.初始朴素贝叶斯% }2 R: {4 x: e0 Y. ] Q. Q4 w
10.概率内容复习
/ B+ e' ?7 C$ t3 i# G* J% h# d11.朴素贝叶斯计算案例3 b! l* k' j4 Q
12.朴素贝叶斯案例实现1
6 E X; F& [ P- C4 |13.朴素贝叶斯案例实现2
& d, e. D2 Z. z2 ~( u1 Z3 w% h% j14.朴素贝叶斯内容总结
8 C$ F! |' \- L2 i8 U" \" }6 O0 R
1.SVM基本介绍
v T9 h! J n/ V. y( S% \% S2.SVM算法api初步使用+ H4 Q. V" q+ o9 c2 L, f/ p5 r
3.SVM算法推导的目标函数7 \, z8 ]+ J' N# e( x9 W
4.SVM目标函数推导过程及举例; Y/ S! B/ y( i9 L! x9 K
5.SVM损失函数
( A3 |0 O1 {8 z9 n6.SVM的核方法介绍7 U) i8 \- f7 z( o6 K! K9 c/ q
7.SVM回归介绍6 j* K; C5 _0 `7 E# [
8.SVM算法api再介绍
) v) M6 _# T' J2 y9 \; [0 f) ?7 Q9.数字识别器案例初步介绍
) k7 Q! Y6 L' z. V4 D! L% `$ H10.数字识别器-获取数据 {" j& H5 W; b' c& O3 `; ^! J% T9 t- p
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练7 T- W& \1 I- F$ R
12.SVM总结. i. `) n; E4 t- E2 b
6 J% b* r9 _# o. p" T: k; G2 z1.初识EM算法
7 R( u) l) @! ` L0 p+ R2.EM算法介绍
$ }3 S5 D3 [" r& v6 o3.EM算法实例
, E2 H0 [; c/ b7 V4.马尔科夫链的介绍
5 r( Z1 M* S/ |( o% z1 Y' o5.HMM模型的简单案例: a0 K- N8 a$ B; @
6.HMM模型三种经典问题举例求解
7 m! \+ ^: P- f) B7.HMM模型基础
4 ?) W, w/ L0 f8.前向后向算法评估观察序列概率* K$ Q z% _. y. d- ]
9.维特比算法解码隐藏状态序列+ @8 a; N9 l6 N3 Q/ Z( I
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
( m) g5 M: X9 A) f7 C3 d, P2 |11.HMM模型api介绍及案例代码实现+ s* q1 V9 K! S0 i$ O9 O0 H
( V$ U q1 \- h& P1.xgboost最优模型构建方法
' Q5 V# ~( I7 J6 {' `2.目标函数确定和树的复杂度介绍
1 U$ `& N* A; g- N3.XGBoost目标函数的推导3 C4 W, x) U5 Q% w4 g$ c' K2 I
4.XGBoost的回归树构建方法
" `% I8 N; Y+ _- ~% {9 m& `& O5.XGBoost和GBDT的区别
3 g" A( F. ^, H, C6.xgboost算法api与参数介绍) A6 |9 j( V/ s. h
7.xgboost简单案例介绍
4 N4 B8 S, ^8 w6 O7 C# ^8.otto案例xgboost实现-数据基本处理1 ~/ h7 c" r. S
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
; O. n: K3 z7 k; V) y U3 d8 ^1 q. _10.otto案例xgboost实现-模型调优/ o0 L4 v( P. D8 L' C' D* ]2 \
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行1 ]5 }' T) o" j/ \
0 h4 w4 X( d+ U/ C9 Q# @
1.lightGBM简单介绍
: L$ }) x, }9 X* w' m5 G3 k2.lightGBM算法原理介绍
' c# S: [6 |1 ~2 U. K p R0 I3.lightGBM算法api参数介绍
1 t1 h1 ]1 M+ F1 j3 r4.lightGBM算法简单案例介绍8 [* c/ Y; g: L2 g9 R
5.pubg案例简介
3 m) s8 o( A$ ~6.获取pubg数据
1 M) f, D, O1 q9 R7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数9 ~5 S _0 T2 s3 b: B
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
7 B; D5 Y6 I8 k8 L6 Z P+ L9.异常值处理1
! H) K" p; W" X! L5 s1 C10.异常值值处理2
. \* d9 x. x( K. r% H' }" h11.类别型数据处理
! t% U0 U- J" ?3 d6 s N! B1 M12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集# X8 A$ z4 j( [0 T
13.使用RF进行模型训练! w, y" F/ A$ j. w
14.lightGBM对模型调优1
7 [0 l6 s2 S6 b- a8 W15.lightGBM对模型调优2
6 |( L' X/ K2 N, b) C& l! X3 S' a4 A, y4 q2 W+ w1 x" W C8 e
; V4 g1 o, @ g/ z# c5 Q& s4 H2 Q〖下载地址〗
! z( o+ _! Z2 t, F m
) l9 C4 C: y" I- r〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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1 l6 u; A# Y9 q6 o
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