Python人工智能13天教程【学习入门精讲+14大案例分析】

  [复制链接]
查看3188 | 回复14 | 2021-5-16 15:35:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
17251010101134127.jpg 2 d1 ^, E7 S2 z/ k$ d) D8 _7 G2 W8 m

  q  t# a8 U& b* e7 M. G) v〖课程介绍〗! A+ }: p; D( w5 c4 r8 w( _
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4 K! ^# O6 j9 B% m

" a$ f! d4 m+ {: Q〖课程目录〗5 z, U1 n3 R9 P8 c' E" U
1.机器学习科学计算库内容简介
1 F$ ~" E' k" }9 U: H7 U  ^2.人工智能概述2 [# y, j& e5 A5 D7 f" e
3.人工智能的发展历程
3 E7 p# A9 e: J# x4.人工智能主要分支
; W) Z3 l) p* g0 Z; D5.机器学习定义工作流程概述
. _1 R, ]! t# o- ?8 i9 n. \6.机器学习工作流程各步骤解释& R( t) T6 q0 c) g! p
7.机器学习算法分类介绍  Y5 a* @* W( W6 W* T
8.模型评估8 k5 L6 H+ C. }  t
9.Azure机器学习平台实验演示1
- I* c. t8 ]3 i1 ?& ]9 N% |/ _5 p: U10.Azure机器学习平台实验演示2" ]4 B7 X$ j- e: Q
11.深度学习简介
& K7 W- H) J2 j- z12.基础环境安装
9 \4 x" |. x1 |4 U( |! o13.jupyter notebook的基本使用1, \- f' u1 V. ^! u6 j! A/ }0 U; t
14.jupyter notebook的基本使用2' ^$ E* m, y. j  A- K9 l6 x# I
15.matplotlib的基本使用
$ g: F* A  ?& @; v7 w( f/ a# K7 i. z# R0 k1 i

& |! T: A* O# i1 ]: t1.实现基础绘图-某城市温度变换图% L2 X3 }6 T1 Z* J* j
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图- U( t. }# w$ ?9 `  _: s
3.在一个坐标系下绘制多个图像
, }/ Y3 X! _! I8 C! v! t4.在多个坐标系下绘制多个图像( C6 E+ Y; _& c) ~
5.常见图形绘制2 Y" w" s9 w# P  f" X
6.numpy介绍
4 U& T) G6 c" D: O7.ndarray介绍
0 u; _8 ?8 v2 |' r9 D2 |; h8.创建0,1数组,固定范围数组
+ }! y% _( k3 J$ K, E- [9.创建随机数组
( _9 \" Y" N! Z: t- h# V& C4 v10.数组的基本操作' x7 f. P* W. r4 f- P8 ~
11.ndarray的运算
. r; J& ~! b3 y1 C$ u, W2 o: {12.数组间运算, @; j% ^$ ?, B9 @
13.矩阵复习
# Z0 {7 ~; V9 Y0 E; R$ d14.pandas介绍0 R" o% O& A6 `: P: B& j+ j4 d9 I
15pandas数据结构-series
$ N9 _! `$ ?- u: O0 v9 a/ a+ E! x, f% e16.pandas数据结构-DataFrame14 c, F8 o5 y/ y+ L0 i( k
17.pandas数据结构-DataFrame22 p& J/ b( O4 D, y. j
18.pandas数据结构-multiindex和panel
& _5 j- v7 m! |1 @6 \; R( e8 a0 ?$ C& [0 f/ A$ I( k  F% `! ^/ y
1.pandas中的索引
) R, r# x7 c7 ~/ z3 Z! P2.赋值和排序
7 _) k  j6 T0 u- s% \2 U& e3.pandas中的算术运算和逻辑运算+ ~* c) U& b! x  W  Q
4.pandas中的统计函数: A  N1 I' p5 O) _7 ^' f
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数1 Q$ v, u. B: k! u# A, B, S; `* V
6.pandas中绘图方式介绍
5 h8 H) A, }# M# n& k) A% J7 i7.pandas中文件的读取和写入
( u- m% L$ _. ~4 ]0 c1 g8.缺失值的处理2 b# G: e5 W- I, @
9.数据离散化
2 \2 q# Q2 e2 r$ a10.数据表的合并
! {$ U3 w) y0 G) v- V2 U4 X11.交叉表和透视表介绍2 {& L2 J3 u7 m
12.分组聚合介绍, O, l; V( p" w+ N, E& F
13.星巴克案例实现" a7 Z8 r: g  |4 A+ |4 @
14.电影案例分析12 J7 G( P; x# ~, J: l7 c2 \
15.电影案例分析
# Y; I. G/ J2 Q# H+ M" ~* D# [$ e) }" j& S! f
1.绘制单变量分布( h0 G5 I; b3 \* h
2.绘制双变量分布图形+ I( V6 g7 r9 b7 k; t2 m
3.类别散点图的绘制! F  W9 d1 z9 X/ U" P
4.类别内的数据分布和统计估计+ P4 m4 m2 y* P3 q& I
5.NBA数据获取和相关性基本分析! k. |& w# j" H1 i- P; i4 R3 G
6.对数据进行分析-seaborn6 ]3 r) @0 P) G
7.衍生变量的可视化实践) ]& g' ~8 F& N, L, F4 W: q( w
8.球队数据分析. w* c* l! O4 ?2 p) q9 y, W* o
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理8 `- P' [; @) n3 C  t
10.数据类型转换(面积,户型)
% H% w2 h% i2 O  \11.房源数量和位置分布分析
( a/ \% e7 p0 Z12.户型数量基本分析
/ f5 I2 c1 R, k. d& z7 Y( j, j! Y13.平均租金基本分析! V* K' j$ D* ]: X2 {
14.面积区间分析; _+ l  ~9 f' j9 B: P8 L* K, w
2 |, z& g2 a) N, b. _8 ]; R; r
1.K-近邻算法简介* w% y2 _8 Q8 x, Y( v
2.K近邻算法api初步使用, u6 V0 ]6 ]. o+ I6 [5 J: m
3.机器学习中距离度量介绍" S$ [+ Q) U  w8 J% \& q
4.K值的选择介绍
9 T" e' M& t7 W  p$ i' [: |5.kd树和kd树的构造过程
5 Q& H" g; _/ [6.kd树案例实现5 d3 I4 _, _$ e6 z0 x6 v) S/ K
7.数据集获取和属性介绍
: e0 @. p1 P( a. q: O8.数据可视化介绍! M4 G& i/ `/ Y7 u' o
9.数据集的划分
% x! W/ j# i- e' p2 ~3 D# r10.特征预处理简介
1 k! z# s0 W2 M2 r11.归一化和标准化介绍% S8 z6 c$ W4 z( X1 r  l' m
12.鸢尾花种类预测: F% t% Z5 d9 @- F" ^3 C6 \# Z
13.KNN算法总结
# g+ G6 _: ~- R3 x: n14.交叉验证、网格搜索概念介绍
6 Z$ K2 F! L8 ]* P15.交叉验证、网格搜索案例实现
" c1 N8 l9 [, G" R: j; G2 U9 Y0 a* u6 p- u" b+ s. J
1.案例-Facebook位置预测流程分析& z% C( g2 ?8 f+ E1 Z6 A5 T- b+ @# _0 V
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
# ~# ~9 O8 ]  d3.案例-Facebook位置预测代码实现2
. u3 [- n# I' l" v3 c( H# k4.补充-数据分割和留出法
$ d9 @4 v% o; }4 S) ?4 v! t% J5.补充-交叉验证法和自助法% M9 Q+ L# M3 V% O9 x, G
6.线性回归简介2 R9 ~! m. ~5 V5 \5 f
7.初始线性回归api- C7 Q% E( K: x$ }2 Q: S( I
8.数学:求导% A: W7 C- k9 I* J( C
9.线性回归中损失函数的介绍- _* Y' g9 g8 n; n2 _- H# }
10.使用正规方程对损失函数进行优化: \" a5 [5 f: S# K
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
/ W& ]' ~6 G0 U5 G/ }! T) w" f12.梯度下降法方法介绍
# s7 A* J+ l/ T' \13.线性回归api再介绍7 H9 m* h' w" j# }& b8 L- x
14.波士顿房价预测案例
4 q, B, f3 f/ z15.欠拟合和过拟合的介绍
% b+ t( @  ~! [7 D16.正则化线性模型# ]1 D" x+ T, i- L
17.岭回归介绍. {2 I2 O1 W- }8 N5 v5 l
18.模型保存和加载
, S6 O( g" u4 ]( P( p4 t& m% m
6 q4 r; N9 i5 q; B) |4 J1.逻辑回归介绍3 x: f7 u1 q4 b  q. ?& f+ ]8 N
2.逻辑回归api介绍1 }1 j+ P# _7 s/ v; [1 L
3.肿瘤预测案例
% @0 y9 s1 B- t) H: A# E( W4.分类评估方法介绍
  H8 b! J( k* _9 c% f+ g) S5.roc曲线绘制过程
8 _  m* g: y6 S. J6.补充-类别不平衡数据介绍
8 `% V6 y5 B$ B8 s2 f5 X7.补充-过采样和欠采样介绍
8 O7 o& s& h! [" o9 c) F8.决策树算法简介
' B) T4 M$ ?" K  D8 Y$ l* `  X9.熵的介绍
5 A8 V4 u9 f- E" H6 ?) {! n9 M6 _10.信息增益的介绍
3 |6 \2 O( v% A( G6 S11.信息增益率的介绍0 M0 x) D3 r. W8 B, |
12.基尼指数的介绍- V  i' L9 A( w! o1 k
13.决策树划分原理小结
) B( [5 v% V8 P* V; B* A14.cart剪枝介绍. F  ?  g  c3 K
15.字典特征提取# p! Y' T0 N0 J% v0 a/ |9 t
16.英文文本特征提取( m2 x3 r3 z- \8 d
17.中文文本特征提取" f# A( B9 M. A, L  h
18.tfidf内容讲解
. D; J5 |3 Z$ u6 n
8 v! t. {8 I" e8 ], m# q5 u1.决策树算法api介绍
/ d$ e  Z% n2 L2.泰坦尼克号乘客生存预测
% P+ e9 @2 x- h2 m( C3.树木可视化操作
8 k, X5 l* ~' n! [4.回归决策树介绍
& Y. ?% D& P* a9 S, K5.回归决策树和线性回归对比' o$ f$ o# Z. j7 u
6.集成学习基本介绍
  U5 N$ T9 N/ Y0 }9 V% z8 L' N7.bagging和随机森林0 m+ a  W5 ]1 q$ v
8.otto案例介绍以及数据获取
$ E) {- i8 G  p6 D; R4 V" i9 ?9.otto数据基本处理, x  N6 X% n8 L5 V3 `6 c) R( l
10.otto数据模型基本训练- f( m- ]7 o8 y% W$ Q, G
11.模型调优和确定最优模型2 N% K  [8 |: s/ B$ v' B* @
12.生成提交数据
/ j0 ^5 `- I* Q& k6 q13.boosting介绍  A, c* k) w" s2 w6 F. Y
14.GBDT的介绍
' D( l- z# S6 J2 D# V
, X) D; N0 A3 ~( @  [9 ?8 ^1.聚类算法介绍
$ b. E; S8 {. r* z2.聚类算法api初步实现+ @6 h( M, _+ e# }1 f2 s
3.聚类算法实现流程
, B2 Q( `) s3 S3 V4.模型评估
4 I" ~$ W. j) C; V) ^5.算法优化介绍  N: w1 v# R4 _* N6 M$ ?- c
6.特征降维内容介绍
0 ^3 S2 p+ d5 C) g7.pca降维介绍
8 o  W$ y# I: U+ A9 f8.用户对物品类别的喜好细分案例
6 y1 M" Z3 t& u9.初始朴素贝叶斯  b, `4 Z$ t8 ^+ W; j. R% X
10.概率内容复习
$ f% R; b% Z- A. b11.朴素贝叶斯计算案例
# A" A/ F- y7 ~3 }12.朴素贝叶斯案例实现1
$ P8 J. O: ~$ p( c13.朴素贝叶斯案例实现2: @1 k$ e3 B; z- W
14.朴素贝叶斯内容总结
" C+ _2 X: B3 W, r
% \9 k( f$ }( B% e( n7 F1.SVM基本介绍' ~1 s6 y9 ~* a, N/ K% L% a1 d. u
2.SVM算法api初步使用
1 j5 T4 O! T  z4 g3.SVM算法推导的目标函数: j, [' N! Q% {
4.SVM目标函数推导过程及举例
3 }0 d4 q: e8 E8 Z# j5.SVM损失函数
$ a$ O" u7 B+ D6.SVM的核方法介绍
+ g/ I4 J4 F# P) B  K7.SVM回归介绍( r* s  Y; U7 ?4 a" \
8.SVM算法api再介绍
  r4 I' n7 ?+ T+ O' q* J+ b. M$ U0 B# P0 |9.数字识别器案例初步介绍' r; @/ T+ T' D; I3 k+ t4 i
10.数字识别器-获取数据
1 L/ X# y% V- c' Z+ l; @! F11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
" ~6 c" a$ V) F  e/ P+ B12.SVM总结
5 E% ^( ~1 B0 k& r0 ^  A  d' l; u7 W; g7 n& }' B+ j
1.初识EM算法& Z5 @9 H8 O, @  h( ]8 Y
2.EM算法介绍6 l; {) Z/ T2 x
3.EM算法实例5 I6 G# g# z4 Q4 O, t& H
4.马尔科夫链的介绍% A  o' d$ P/ R( A* _6 y+ S- i
5.HMM模型的简单案例
8 M7 S  Y+ @' P1 I* W6.HMM模型三种经典问题举例求解- L9 M0 y: [* n- {" _- ?0 o4 m( Q( q! ^
7.HMM模型基础) T3 }! i$ ^2 |! L% z. r+ i
8.前向后向算法评估观察序列概率/ c- I9 A* q& \5 m$ _
9.维特比算法解码隐藏状态序列
7 a5 D4 `( x8 ]$ P10.鲍姆-韦尔奇算法简介0 i. F) I9 ^3 ^) N$ \" F! ^$ b
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
( c, W" z" q: q, u' W" ~' A; R0 S* a
1.xgboost最优模型构建方法5 |2 R/ _) X. O! ^1 x( b
2.目标函数确定和树的复杂度介绍0 l/ P2 }0 A$ \- I  M: a# I+ p
3.XGBoost目标函数的推导
" f0 b7 B8 J' ?. ~3 v5 ], y5 v4.XGBoost的回归树构建方法* F0 M' u0 `- R5 E
5.XGBoost和GBDT的区别) e4 u( f$ N6 g. R. Q7 ?
6.xgboost算法api与参数介绍0 w* O) n" @" Z
7.xgboost简单案例介绍2 y. U: o; [8 O: g* F
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理  v8 c( {0 W- @6 J1 e. u7 h
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练* S7 b( \# i% A0 ]8 x8 n
10.otto案例xgboost实现-模型调优
4 |. c, N- U* h6 Q, V8 F& v11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
) z5 y5 ~) ]( g0 N. ?
) J5 b  J" J1 l! w1.lightGBM简单介绍
1 [* W& ^, L4 A" }" O* ~2.lightGBM算法原理介绍
0 x% p2 c- P5 q, R+ T+ z3.lightGBM算法api参数介绍
9 P) [( U0 p. o! }* c. S- g- |# v4.lightGBM算法简单案例介绍( \. Z3 R8 I- e' [
5.pubg案例简介
' |7 T  B" v2 D) W6.获取pubg数据: f9 d9 h* a# J' R: v0 O. f! q
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数! T- n9 E) L3 p$ ?9 W8 q
8.规范化输出部分数据和部分变量合成) h0 i/ G) {& o2 E4 ^" Y4 N
9.异常值处理1
( p; o4 s# ?# j: |$ x0 ]10.异常值值处理2
+ X; i. F1 n8 g. x2 h11.类别型数据处理, w7 d* s9 Y0 Z( J( k
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集$ y2 G) {- @5 h0 Z+ W" C; N( E5 \0 L
13.使用RF进行模型训练4 ]0 H/ h6 _5 Y. G( G
14.lightGBM对模型调优1) P" [7 a6 P( W
15.lightGBM对模型调优2
, c9 d, C/ `( W! Q( i  |6 a# m0 L  |3 u

+ F% M0 J+ @" {! D+ r5 t0 @〖下载地址〗( y/ _4 ]9 U' G4 L3 B5 q
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
  F  B0 V7 l1 H; }! R" V
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
8 f5 d. Z6 N; L4 h# |; z全站资源高清无密,每天更新,一次充值,永久可查看网站全部资源:http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
, R8 g+ r7 V& m& V
回复

使用道具 举报

sunshingging | 2021-5-17 07:02:41 | 显示全部楼层
学习学习
回复

使用道具 举报

2583151529 | 2021-5-17 08:44:17 | 显示全部楼层
666666666666666
回复

使用道具 举报

ustc1234 | 2021-5-17 08:57:17 | 显示全部楼层
Python人工智能13天教程【学习入门精讲+14大案例分析】
回复

使用道具 举报

xiaoyou | 2021-5-17 14:01:52 | 显示全部楼层
支持支持支持支持支持支持支持
回复

使用道具 举报

秘书长 | 2021-5-18 19:09:03 | 显示全部楼层
在哪里下载呀
. O, U$ o2 c& w0 ~5 W) O! O; ~
回复

使用道具 举报

jxg | 2021-6-3 10:16:03 | 显示全部楼层
Python人工智能13天教程
回复

使用道具 举报

gyh-best | 2021-6-15 21:58:59 | 显示全部楼层
Python人工智能13天教程【学习入门精讲+14大案例分析】
回复

使用道具 举报

么得感情 | 2021-6-18 10:33:19 | 显示全部楼层
么得感情,如果您要查看本帖
回复

使用道具 举报

a1197191116 | 2021-6-27 10:57:25 | 显示全部楼层
不腻你不腻好  结婚看
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则