% s5 N( q8 |: o3 U! y3 m8 {) A
$ y2 P, Z; h) Y' F+ V〖课程介绍〗* l- v2 m+ H ]; ~2 Y. X& M2 Z9 S
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 x# W# b, j! H! s+ _5 y9 q C) Z9 ]+ F* F
〖课程目录〗& [% U# [. s9 E3 M w
1.机器学习科学计算库内容简介
% Q/ H- i' Q. n* ~; C! S2 m! R% A2.人工智能概述
/ x& l& I* ?$ | I3.人工智能的发展历程
% Z$ N/ v6 k+ M4 a4 S4.人工智能主要分支
. X4 U" \0 @' f( d5 o' t( I: G+ O) Y5.机器学习定义工作流程概述
: b1 ~8 F4 @- j0 d7 |! n, @6.机器学习工作流程各步骤解释
/ m4 G5 {+ v& A4 O7.机器学习算法分类介绍
L% ~: m2 v. A8.模型评估
. i; G! I6 p. Z" ]# f9.Azure机器学习平台实验演示1+ T/ Q, i0 C, g- o5 A0 |5 \
10.Azure机器学习平台实验演示2
. ?9 V* H- p5 F3 q11.深度学习简介
# D1 [ o6 I# z12.基础环境安装' ]9 ~* n$ A* u% R
13.jupyter notebook的基本使用12 M" M, G+ G( D7 ?. m1 t' J b# c
14.jupyter notebook的基本使用2
$ m6 N |, I: w: J15.matplotlib的基本使用( W/ H$ b" ?% m) J" e
! S7 W$ @* p$ ]# j6 d4 [2 h5 k4 Z8 a; M' N* n1 G! m% s
1.实现基础绘图-某城市温度变换图$ p" H2 e2 G: s+ [+ W8 k
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
6 @* t2 X5 L0 K4 C+ |' m3.在一个坐标系下绘制多个图像( H1 H+ v6 h4 u; x
4.在多个坐标系下绘制多个图像
: l9 m$ b7 ?& [: r1 K5 \5.常见图形绘制
K6 i+ A: u* s6.numpy介绍
, ^/ G3 r3 C1 E7.ndarray介绍5 H6 M% X1 I) u2 S
8.创建0，1数组，固定范围数组6 f6 l z* @: k/ u+ Q4 e4 |' z( N
9.创建随机数组2 _- A2 y# H' P7 @
10.数组的基本操作
. ]+ M1 e! ]8 l5 d% J' b11.ndarray的运算, [6 e& @5 a1 k: a( S4 y
12.数组间运算
+ e- B' O: k ?# @/ c# ?/ D13.矩阵复习. B' F0 O' v0 ]! F; n
14.pandas介绍
2 V0 M" o' U3 b G& I15pandas数据结构-series
) b5 K9 \9 B- x( }! |" g( i16.pandas数据结构-DataFrame1
# w, r8 c! Z; A% S5 ?17.pandas数据结构-DataFrame22 O m6 n- [: j" [! M( `+ C7 N( k
18.pandas数据结构-multiindex和panel0 n6 {8 P# q+ ~( {/ p! g; u
$ P) z+ U, N( g. g$ w
1.pandas中的索引
* f! X9 u+ f( H; L1 ]& V7 z: T7 ~2.赋值和排序) ^: K5 P: S) V% Q" G: g; U* g
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
( O: S% _* ]9 {7 m, u4.pandas中的统计函数: S8 Y# F, v% Z1 Q5 J( }1 T1 q7 X. Z
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
7 s4 m. D. U) S3 `+ v6.pandas中绘图方式介绍( E) {' S" t" \, {3 B5 H& `1 N
7.pandas中文件的读取和写入 B, \! i R8 I5 g9 Q/ o
8.缺失值的处理
% x4 C. ~: h2 g2 H9.数据离散化
& n7 ?" a3 @9 a7 v; I10.数据表的合并
( [/ z4 e6 i9 {11.交叉表和透视表介绍
* f2 I$ d/ a2 f+ ?12.分组聚合介绍& z8 v/ X1 U! |0 s, [# u
13.星巴克案例实现+ }/ o$ z V, q" V
14.电影案例分析1
, y2 q- p" H, J% d8 X15.电影案例分析
# m: J$ v' y1 |7 C- M j
1 ^" D0 E( B. H3 p$ i3 u1.绘制单变量分布
" u5 b+ t. ` A) ? r, R2 D& H2.绘制双变量分布图形! R8 _: n5 G0 N, l9 J7 |+ b/ G
3.类别散点图的绘制" Z% e9 \8 O2 j, i
4.类别内的数据分布和统计估计: \& b. u% b0 S9 o [& q
5.NBA数据获取和相关性基本分析/ S- G+ J# V' [5 ] @: H. ^
6.对数据进行分析-seaborn, c: H9 [4 Z9 W7 ~2 o/ _6 i* [2 M
7.衍生变量的可视化实践
4 R6 W' h+ R! H0 l, {6 h% b* }8.球队数据分析
1 P5 T0 ~! O$ O$ [3 f& c3 k9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理2 W' Y8 O7 }' o8 G) ^% [; \- @" S
10.数据类型转换（面积，户型）
9 ?, _, z" W& s9 w- u" ]11.房源数量和位置分布分析
) _6 B- q& p9 J2 c$ s# H" l12.户型数量基本分析4 z& U8 n' J; m, Q# \
13.平均租金基本分析
& Y- K8 E' _/ `0 [- r: ]4 K14.面积区间分析' w" ]! @% \0 ^3 E) K! G
- M8 r" \- g7 b5 @$ j' f3 x5 \9 ?
1.K-近邻算法简介
, O' g2 i* {6 d) v1 b: h, ^! \3 E2.K近邻算法api初步使用
& s# E9 O1 q0 f9 q; \& h( p3.机器学习中距离度量介绍
( [; e/ z" v0 Z4.K值的选择介绍0 z8 K! G1 o+ n- h# T
5.kd树和kd树的构造过程
" H1 b& e, |0 l+ i2 G& c% X. ^6.kd树案例实现
( z' M; p! S. { G5 B7.数据集获取和属性介绍; S- b: f8 \ y" C; J) |+ h( A
8.数据可视化介绍' y# C) g- w+ K; j- T- G1 F5 K0 L
9.数据集的划分
, A8 K, V7 W8 @- p6 U; d1 F# u/ K8 e10.特征预处理简介
: R- a3 x. |* `: \6 V11.归一化和标准化介绍# \5 m9 h8 I$ D: H& n3 j
12.鸢尾花种类预测+ _& X1 v1 h) [# E3 @
13.KNN算法总结
! g6 Y% O& ?$ X5 \, P# y14.交叉验证、网格搜索概念介绍
; I% \9 D2 E: }15.交叉验证、网格搜索案例实现
" F% j2 Y6 i' j5 ]. a, y0 W
! v0 v1 D& w2 l6 F% U1.案例-Facebook位置预测流程分析
7 v4 P) T' v1 N1 U2.案例-Facebook位置预测代码实现1
; ^9 o8 G8 m& Q3.案例-Facebook位置预测代码实现2
0 G8 k; \) {& h4.补充-数据分割和留出法) D1 g7 G1 D1 y
5.补充-交叉验证法和自助法
4 q/ ]( A+ U2 g6.线性回归简介0 b5 L6 A% t* ^ A, R# h
7.初始线性回归api
- H+ k; l) J5 S4 C8.数学：求导
4 X. L6 L+ W T9.线性回归中损失函数的介绍7 W& {( X6 Q: F" V( H" R
10.使用正规方程对损失函数进行优化. {9 ^5 W P% Y$ E0 N" n% |. o
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化" b% M+ ?- d* }# z: ~' r
12.梯度下降法方法介绍- O" ?( D' U5 \# ?6 @$ Q$ u' e
13.线性回归api再介绍& r" M! ~3 I8 P9 ~( R; |8 T, X
14.波士顿房价预测案例
+ a9 \# c1 j0 F& ~# Z* M15.欠拟合和过拟合的介绍' q6 E1 ?" D5 X' E f, `" P# \
16.正则化线性模型
! U/ Y& T) l6 A- y+ m17.岭回归介绍# I, g0 U1 O5 i) O
18.模型保存和加载
- k8 W( D5 @2 f# g8 _
, F! [0 `3 F4 o0 _4 Z: Q+ g1.逻辑回归介绍
( M6 G+ Z8 A S# A! g* @, k2.逻辑回归api介绍
% }7 \& E) q: O4 _: c( }6 h3.肿瘤预测案例& N; t8 W8 |2 M( Q
4.分类评估方法介绍7 u& }: r* R( M3 m3 J
5.roc曲线绘制过程' r( H, x/ G" [# P9 K
6.补充-类别不平衡数据介绍# H; z1 D) Y* t
7.补充-过采样和欠采样介绍, t; y4 \1 [6 D; g) @( x- p
8.决策树算法简介
, X4 C4 L$ `9 P1 G% Y9.熵的介绍7 K' A& s5 z! z2 l( ~. O5 k! X
10.信息增益的介绍7 {. M2 Y7 a& g% A
11.信息增益率的介绍
! o9 A% G2 X, ?" ?* Y6 s5 T12.基尼指数的介绍
. O/ R3 j9 S S$ o0 k13.决策树划分原理小结
% A5 z+ e& G v6 z4 j7 d# W14.cart剪枝介绍& t/ Z* H% _# z
15.字典特征提取
[5 N9 |! _, G" u5 F! C9 ^9 e3 b16.英文文本特征提取* B) M- O( q5 g& ]; _( H7 R
17.中文文本特征提取
( T. M* l1 i' T* c1 L18.tfidf内容讲解
. n" _# M# ~8 L3 y$ n
: \- U' Y: P+ i9 P1.决策树算法api介绍( r6 j3 T1 A, J: S- l; a1 I) I/ C
2.泰坦尼克号乘客生存预测
6 l1 ?1 U% y5 t* G! {3.树木可视化操作
% C* F0 A2 _; f& L4.回归决策树介绍
$ E1 s5 G: [& U0 T, B9 H5.回归决策树和线性回归对比
! C( I% z" i. M: Y0 k6.集成学习基本介绍( i9 L; _+ j$ n0 W8 C9 g# R
7.bagging和随机森林
" p: t+ I: I U9 W- h! ^! [ u* x8.otto案例介绍以及数据获取
4 b3 M4 i. p |9.otto数据基本处理
9 z6 q( T2 ~& k" u10.otto数据模型基本训练9 j: I0 ^, v$ Z9 f6 k( o
11.模型调优和确定最优模型
- q( _+ V; T& R4 A5 ~12.生成提交数据
2 @7 Z. a+ f) l0 |# w' k' t+ f, Z5 C13.boosting介绍
9 c; J+ e1 z1 k5 `. x* f8 D2 k14.GBDT的介绍5 S. g" O! @7 I; T: p7 L, O& @7 q# H
/ R4 a u9 E: M) Q1 e1.聚类算法介绍- g! M/ O9 @* |( z7 a& p. D x9 e* y7 X
2.聚类算法api初步实现
" T" p7 b% B! c3.聚类算法实现流程
; I' D1 D! v, @5 H4.模型评估5 ~% @# ?6 L5 G% N; c; q3 x
5.算法优化介绍
; e3 U b+ m; M4 i; x6.特征降维内容介绍
7 J4 ?, S& w# h E9 T7.pca降维介绍
0 Y$ C. c, Q' K0 I& J! K8.用户对物品类别的喜好细分案例
2 v! w! x" |4 }5 z% L; R2 T9.初始朴素贝叶斯) V3 q9 z) D+ }2 t2 z k2 t/ A
10.概率内容复习* G( m* k( T; B! W/ M, ~
11.朴素贝叶斯计算案例
2 } K7 B* s! C. }5 m12.朴素贝叶斯案例实现1
$ D8 @& q8 q' q( M2 j ]; k1 _13.朴素贝叶斯案例实现2) N+ T8 q. ~4 C) o w6 W
14.朴素贝叶斯内容总结
+ r0 s8 L8 o% T8 B
3 d9 C$ P1 Y* ?/ I6 d% M1.SVM基本介绍
' o% h3 E$ U( R' }; {2.SVM算法api初步使用
. k7 E1 U' i6 U% i! {8 u3.SVM算法推导的目标函数
/ H3 |9 B2 |/ R8 t4.SVM目标函数推导过程及举例
3 k6 e* I8 i# o5.SVM损失函数
7 B1 y0 u" T7 M6.SVM的核方法介绍
" @: |3 C3 T/ J2 I0 g+ o7.SVM回归介绍
4 s. e9 a! \5 r# {7 m- M c8.SVM算法api再介绍
* t; p- v: D N( H3 y9.数字识别器案例初步介绍% b7 d( r/ ]' u% Z, s% M6 P x
10.数字识别器-获取数据: Z4 J4 H- Z9 k( `* m: ^
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
. w3 r- e* k0 ?! x4 j$ \) ]12.SVM总结
; G: f `& R) G$ U' v+ J* M9 p8 A" [+ w) h- X
1.初识EM算法
H! R. t$ n6 K2.EM算法介绍8 l! ]2 k' a. V' F2 R' F8 c/ d
3.EM算法实例
/ ^: ~- q) X& L0 Y4.马尔科夫链的介绍
& q+ d/ w% l' b( i8 H8 v1 t2 I) `5.HMM模型的简单案例
) C, _4 ]% K7 ? x0 @6.HMM模型三种经典问题举例求解
) w# F' X: }% t4 F/ i7.HMM模型基础
- J) A- @- S3 M9 M2 ?8.前向后向算法评估观察序列概率
' o6 a) Z' W# v9.维特比算法解码隐藏状态序列
- I3 E+ N3 r7 p, ^' j. q10.鲍姆-韦尔奇算法简介
, ^" S! q7 g: j& _11.HMM模型api介绍及案例代码实现2 Y0 g& V* W& u" I& m" Z
9 K, X! h3 n3 R
1.xgboost最优模型构建方法
! J1 C* r7 v+ H" Z2.目标函数确定和树的复杂度介绍
' `* n" q7 x! B2 X6 k* k3.XGBoost目标函数的推导
/ Z/ g; y) H5 G3 j4.XGBoost的回归树构建方法
+ |; {: k" @6 d) g ?( U4 }5.XGBoost和GBDT的区别
3 Q1 _6 Z3 n; l, H3 R5 [- `% d% |6.xgboost算法api与参数介绍
W# o9 e7 X" m9 Y/ u& g- g7.xgboost简单案例介绍 w, j- H4 N: V( ?1 E
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理& K9 c0 t" C: d l! I
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练/ r+ d3 \$ E0 H- d6 U! ]5 i( W
10.otto案例xgboost实现-模型调优$ R+ G6 L* Q J7 [. M6 e) V8 T
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
+ } l3 c& t* K4 t
" w: v. \$ N$ d% S1.lightGBM简单介绍( [% L+ F' f4 {. ?2 K
2.lightGBM算法原理介绍- p. a- n& K" {+ `, U2 x/ {
3.lightGBM算法api参数介绍' \0 y# k* W1 ~7 u6 G- Z% C( L
4.lightGBM算法简单案例介绍; o" A% l4 K5 X
5.pubg案例简介0 _/ b# @2 S1 n% H' D9 M
6.获取pubg数据 b' h) Q2 }9 [2 C4 ~, j3 w
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数5 u5 J p: `3 a( K
8.规范化输出部分数据和部分变量合成! h+ P2 s& m0 E9 H- }& v
9.异常值处理17 `' H2 U1 N, P2 f2 x. r# c
10.异常值值处理24 [( G* N* W, ], o( m
11.类别型数据处理# l0 k f' B& l( L
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集) m* N7 S, q5 K1 a E
13.使用RF进行模型训练
- j3 Y% w# X7 j9 t14.lightGBM对模型调优19 m1 j7 W! J0 t1 w
15.lightGBM对模型调优2
! ^: m' s2 t8 t* ~# X# z2 v
) ?! F! n. E2 p# [2 k6 b- N7 h# W! }- y2 X1 J
〖下载地址〗5 a7 P; O+ H8 w- O9 b+ u
5 ~7 b6 a. a0 j+ v( |3 V0 F( L* s# \〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗) ~! j. P ]' W$ x1 F
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8 d6 T2 _- }$ P- F2 w
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