, D4 J+ B2 b5 Q5 S8 [: p& R) M! Y* w9 e* g) e
〖课程介绍〗# I5 d) Y9 H4 I' _. c2 j `
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+ W9 V# `: { y9 B `9 P% Q; |
4 Y& K4 q! Y/ K7 a7 w$ W〖课程目录〗
0 w% C/ b0 t& e9 \1 t! B* `) o* c1.机器学习科学计算库内容简介
/ c$ B. Y" ~, K9 @2.人工智能概述
6 R! D! B" C5 `! @. D; @( T3.人工智能的发展历程7 J( I" T: c$ z$ ^ O
4.人工智能主要分支9 g/ x5 J& b2 ^6 I, V0 }: H+ B( L
5.机器学习定义工作流程概述
- T* V+ v4 R: m6.机器学习工作流程各步骤解释
% V* K3 \ d( E7 B" T$ C0 g7.机器学习算法分类介绍
& Q- W0 @0 a% w' |( v1 d( V' {- C* k, Q8.模型评估
) w& l8 f: F, L O9.Azure机器学习平台实验演示1
5 r4 u! V/ J2 c7 L% Q% `10.Azure机器学习平台实验演示28 v3 b4 S: g2 f/ _* d% z7 t- M
11.深度学习简介: E. X* u( V6 S
12.基础环境安装. ~0 \- k" r$ O$ G* I) z5 Z. E/ ~
13.jupyter notebook的基本使用19 z9 j8 `4 H- r9 k" N2 a
14.jupyter notebook的基本使用26 U4 W* q" s- P6 S# a& ?
15.matplotlib的基本使用- p. O; @+ \7 U2 d% R1 d0 n3 ?4 y
5 F3 J2 ]9 Y+ U. d) @! g! z
" ?. k. k5 v" S' N
1.实现基础绘图-某城市温度变换图6 M" |7 e+ h- X( f, L. A y9 a
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
8 |' Z/ @$ @- z; B- c. a! t4 \3.在一个坐标系下绘制多个图像
& o8 G$ B8 `+ F- _# X. G4.在多个坐标系下绘制多个图像
5 y6 P+ T8 j, ]+ T$ X5.常见图形绘制
4 [+ q' h% X, c* D4 F& B6.numpy介绍1 R; V/ o/ z8 K; `! y
7.ndarray介绍2 J0 d9 S) q* S8 p' w; `, h
8.创建0，1数组，固定范围数组
4 m/ j% C' {0 ~. z% U3 _' U) Z9.创建随机数组$ z. x [5 x4 u5 k
10.数组的基本操作( V0 m! F$ ]$ P2 }/ L/ f
11.ndarray的运算5 O1 W% L$ z' ^8 k
12.数组间运算6 `/ t# b( H% E" \& U
13.矩阵复习
# ?! R1 r0 o2 E14.pandas介绍
6 e0 e0 ~( K: E5 ?0 D6 q* j7 j7 v15pandas数据结构-series
+ j& H$ @# Y: W/ z1 L16.pandas数据结构-DataFrame14 x! E; s- f7 E5 w% e* v# t: }3 k
17.pandas数据结构-DataFrame2 B6 D1 n2 t: h
18.pandas数据结构-multiindex和panel
2 C: r. f% @. l
% Y6 u9 t8 |4 }* r( g: P1.pandas中的索引
! ^2 n+ r3 V5 A5 N9 c2.赋值和排序
+ X! X, }3 R" o+ p. y' ^9 T3.pandas中的算术运算和逻辑运算
8 ^- H Z; K/ s; }/ ^, v1 G4 ?4.pandas中的统计函数
1 w& s; o& {! ?& ?9 @. B% R/ s7 O5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
l9 h/ }. G2 p0 m, D8 C }6 c4 c6.pandas中绘图方式介绍
9 f; s# i+ k: j4 ?1 H7.pandas中文件的读取和写入
& ^) `' A0 {7 ?2 C, O5 n) A8.缺失值的处理
* Y( e+ C g. |" k0 @5 o9.数据离散化8 I# }1 I0 \# ?
10.数据表的合并. X) L" g0 n) N( K2 @+ }; I& q
11.交叉表和透视表介绍) t# u" N+ z, v, B' Y8 J
12.分组聚合介绍4 Y y9 f+ d- l$ k' F x, v
13.星巴克案例实现
: z9 l* }! t& t14.电影案例分析10 Y. I# F) \( |$ M. M
15.电影案例分析
' A5 \& \# ?5 |& h& `% }, Q) y6 [3 }
1.绘制单变量分布
! u+ i3 [' ~: G D% ]9 c9 u2.绘制双变量分布图形
4 m# _7 Y- `3 J: z5 S! a# a3.类别散点图的绘制4 R" D% j/ {. p: R- Q- J
4.类别内的数据分布和统计估计5 j8 E, V' [0 F0 d/ |4 _/ `
5.NBA数据获取和相关性基本分析2 [3 N8 V3 H" F2 N# B
6.对数据进行分析-seaborn, g( W, g, [, q+ C
7.衍生变量的可视化实践) s& P$ Q# U) D7 f2 L- k
8.球队数据分析$ h$ U" Y2 _* |
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理4 J. `3 n+ j% a7 x
10.数据类型转换（面积，户型）/ m+ `, W1 t; K. |
11.房源数量和位置分布分析
/ o' E+ `' h/ n12.户型数量基本分析; u9 W' N P0 Y
13.平均租金基本分析
$ `5 H8 ^& P( M1 n. O14.面积区间分析- y3 z2 z G4 E% N2 x1 n
$ g3 V& ?4 C6 f& `6 h9 g9 H- {1.K-近邻算法简介+ M3 d! J! A8 Q4 U& {1 Q
2.K近邻算法api初步使用2 y2 [$ U8 v. y2 s& A
3.机器学习中距离度量介绍
- [) ~ h+ Q, C2 E/ [0 H/ G: u [4.K值的选择介绍$ L5 x/ D( i) S" T9 \: |
5.kd树和kd树的构造过程. y: F9 p5 }. Q: o
6.kd树案例实现
/ V+ `1 U) N! i+ j7 I# n: C" I# U7.数据集获取和属性介绍& ^) D2 G+ f9 a" \1 G6 i [8 K
8.数据可视化介绍; B7 ?. `/ \* a6 s8 V
9.数据集的划分8 p& I5 T8 E& n. r9 V
10.特征预处理简介
" ]; ^4 P1 e* i11.归一化和标准化介绍
! A& J2 \+ h" m12.鸢尾花种类预测* [) H4 n& m9 s! E6 m) u
13.KNN算法总结; P0 n+ m }% b1 v- E" ^% ]& }
14.交叉验证、网格搜索概念介绍6 f5 n P. ^: n: A' O% n0 U
15.交叉验证、网格搜索案例实现
4 o& m1 M4 m/ v3 o* E7 W) J. \; u! C; J! q. Y1 B7 F
1.案例-Facebook位置预测流程分析) o$ }2 z. c6 l/ u1 }2 _+ `# k
2.案例-Facebook位置预测代码实现14 ?& K! P7 H7 c* B, _( r) k
3.案例-Facebook位置预测代码实现2' d2 x" t/ a: O9 a8 t6 z) H
4.补充-数据分割和留出法/ z2 o, K8 Y0 T& C& U6 p
5.补充-交叉验证法和自助法) A) |- C$ ~ e W. A
6.线性回归简介' T s# Q; N' X* N: Q# g
7.初始线性回归api9 Y0 G! b; `4 q: k6 \5 u7 B" ~# b
8.数学：求导( R: B2 o# p1 F. a+ i0 D( K0 ]
9.线性回归中损失函数的介绍0 |: g- ` d9 Z j# z) ^
10.使用正规方程对损失函数进行优化) n" @; C& w% J
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
$ V1 Y$ i6 z1 Y1 E& C12.梯度下降法方法介绍
) A" F6 q# {% y13.线性回归api再介绍# O+ [7 v9 f8 E$ c0 X4 f
14.波士顿房价预测案例
c+ A1 t1 q1 Q& X; A15.欠拟合和过拟合的介绍9 Y' s9 H7 r! X4 l2 q" ]
16.正则化线性模型
- [* y4 w' ^$ A* w) E' l: N17.岭回归介绍
8 E) C* I5 o6 S* n; H" V- H# s, m18.模型保存和加载
0 w% K* S8 W; s0 o( N1 D9 c0 S8 z: G& |' k& F+ z
1.逻辑回归介绍$ `7 o8 s0 l' J. S/ T; g
2.逻辑回归api介绍2 i9 q1 p8 F- C6 z7 X2 X, u
3.肿瘤预测案例0 w9 z# q* ]/ k
4.分类评估方法介绍
# ?, W: m8 }) P- t3 i1 P5.roc曲线绘制过程" ?2 @$ v+ j6 o0 O; S
6.补充-类别不平衡数据介绍% s0 a5 [ V! }( o
7.补充-过采样和欠采样介绍5 t- F l3 `2 S$ ~4 p
8.决策树算法简介! t! ?0 q; t; H- w7 w$ b) `8 \
9.熵的介绍
+ g, l9 t" I3 p9 F- W( s% K10.信息增益的介绍
$ H+ V }4 H# ~) Z, G7 O C, C11.信息增益率的介绍
0 w+ G) S( r8 H% m. g' L- |1 t12.基尼指数的介绍
" ?* G1 h; y6 K0 u d13.决策树划分原理小结
+ i/ \$ x& E3 j14.cart剪枝介绍5 v$ D+ B7 ?; W( M$ G3 W! b
15.字典特征提取
: }; B5 t; D3 _4 l+ p7 u8 i, K16.英文文本特征提取: \6 q' d8 e: ~: o2 @2 J
17.中文文本特征提取4 }& k" e% g L% z, f
18.tfidf内容讲解7 |5 h' O/ X, ~6 h
" o' h) }* g/ D# M' O1.决策树算法api介绍- c0 T D- w# c- S- S" _8 I' y5 _
2.泰坦尼克号乘客生存预测' P8 W) @4 X: a# J+ a
3.树木可视化操作; D; Y% m7 R3 _$ e3 [
4.回归决策树介绍; V& R9 q, b: h* {# e
5.回归决策树和线性回归对比/ V9 ~. K- B- Y$ H# p* L
6.集成学习基本介绍$ ]* r" `3 G) U Z
7.bagging和随机森林
) ?( R* \1 I! v) Q2 b; j9 ]9 B8.otto案例介绍以及数据获取
8 ^5 _2 q( J8 T# l; I% V* G, k9.otto数据基本处理
: _9 R# E! X. \10.otto数据模型基本训练% i& q3 R1 l' v1 ]
11.模型调优和确定最优模型
- M0 |; K. t8 l, Z2 L# L ^12.生成提交数据
* _. q1 n# s9 z6 Q3 C6 p! M$ ` J13.boosting介绍
4 D9 n1 k) A( _1 t3 z$ P14.GBDT的介绍
! L; [$ D# T+ k6 N% J
/ k0 ^* m1 X; r4 F. f1.聚类算法介绍
+ K( n$ h2 D- x6 }2.聚类算法api初步实现
* P( s) s1 n1 f! P' b8 T3.聚类算法实现流程% K: q6 h: p5 x1 ^
4.模型评估
. U% ^1 a2 n, }5 |+ m# ^% X0 F5.算法优化介绍
0 C) L, y7 [( o/ R6.特征降维内容介绍7 V0 V/ Z; n9 ]/ C9 M2 }* E, N
7.pca降维介绍- B6 J$ K: q$ [9 E) a
8.用户对物品类别的喜好细分案例8 G; R: B, m! R( u% \. W* o
9.初始朴素贝叶斯5 W) j% m5 ]% n5 O
10.概率内容复习
( }" O) I4 ]5 C* _9 P2 ?11.朴素贝叶斯计算案例7 w# k( o% Q0 \
12.朴素贝叶斯案例实现1
& f1 O# K& s/ ` w/ @13.朴素贝叶斯案例实现24 T$ |: l/ h8 s2 v
14.朴素贝叶斯内容总结
$ M- B/ `) n& U3 @
' U! o. k5 U" c" \) v1.SVM基本介绍" [# L8 q1 j* C
2.SVM算法api初步使用
) u- D% C4 z8 s" j4 |; p+ ?3.SVM算法推导的目标函数
' Y0 E6 E! z7 i# O3 X0 u; a4.SVM目标函数推导过程及举例& d7 Z/ H, r+ m. X+ w
5.SVM损失函数
: }# }$ y) @ h& L8 ^& y6.SVM的核方法介绍4 ?7 L) S& m; X% J2 S
7.SVM回归介绍( x) r( x# F( Y- ?( s& e: g l7 s
8.SVM算法api再介绍+ a7 c5 L* U0 `2 I
9.数字识别器案例初步介绍& Q5 F5 F! Q, Q$ V8 B& f7 |
10.数字识别器-获取数据: x1 @) V1 B& h- A- Z: D" p- v
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练0 R' b3 I0 V( Q0 D* z2 ^0 \9 H% p
12.SVM总结( L3 C/ N9 f% v# [$ N6 S
) i9 U+ B3 A- Q l8 c2 Y1.初识EM算法2 w0 `2 C/ |9 E
2.EM算法介绍9 w3 n2 d7 u- b E& t8 S. Y
3.EM算法实例
, {6 r0 [0 a; A' P9 N% i4.马尔科夫链的介绍
* ^+ _7 X: s. g; i$ d5.HMM模型的简单案例
3 P, A6 d: J; K: m6.HMM模型三种经典问题举例求解5 w! o8 |/ c& f* |' R$ ^; \
7.HMM模型基础
+ B3 f, f3 `' y/ T8.前向后向算法评估观察序列概率
& @ B+ w- P# H# q9.维特比算法解码隐藏状态序列5 d1 q. }* i2 e$ `6 |
10.鲍姆-韦尔奇算法简介; a/ }$ Q" T/ g6 }" U" p
11.HMM模型api介绍及案例代码实现5 }" I' Y: T" o& W: `
3 r: z( g; |! r9 a- C$ `
1.xgboost最优模型构建方法
6 h+ `+ D6 u8 y% j# ]( u5 Q2.目标函数确定和树的复杂度介绍
% t! G% w" P) S8 T5 P. C3 v) O) r3.XGBoost目标函数的推导
. C" X5 i7 r0 M4 a F' b% s4.XGBoost的回归树构建方法
) b! t3 i" Z. O- q; c5.XGBoost和GBDT的区别9 K$ y6 o% _3 H, s6 k
6.xgboost算法api与参数介绍
8 V: D& O8 R2 s+ Y3 ^7 t6 e. p# ~7.xgboost简单案例介绍
0 l$ Z8 T! D& d4 }/ M% d8.otto案例xgboost实现-数据基本处理. p( S2 i1 z9 r1 L* n3 G
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练% H! S) T7 g; j V" N. b" ~
10.otto案例xgboost实现-模型调优3 ]: V' j$ f" F' ?. e
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
2 J# E+ a: n3 H9 }% Q6 Z; @0 ~% W9 A' c3 P$ t
1.lightGBM简单介绍
- j. f2 D3 y+ [2.lightGBM算法原理介绍/ Y5 S# Q5 k$ h- M
3.lightGBM算法api参数介绍2 d5 t6 ]6 V+ M* W7 Y* q- A
4.lightGBM算法简单案例介绍
; {$ ?; {+ K6 C. J/ y5.pubg案例简介& Q" C0 p+ d( k' q% e" L0 a
6.获取pubg数据
+ B- o3 z5 E6 \6 A2 k: J6 I% P" ~9 S! C7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
& [3 T1 `5 G# \2 j# w) Y8.规范化输出部分数据和部分变量合成' [) n, U' S/ F. b5 d4 u
9.异常值处理1
6 V9 G" v: @3 k0 l: d- W10.异常值值处理2
4 b1 C3 m2 \1 M. A% b11.类别型数据处理
7 w6 L. q4 X% H3 e! G, ]5 ?* c+ W12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
+ i* Z2 r" L9 H5 h13.使用RF进行模型训练' g4 W- u9 r5 l% p: Z0 ~
14.lightGBM对模型调优1- J* T* o0 m5 S
15.lightGBM对模型调优2
9 Q, m. V3 ^ x
; q% C/ j5 {$ {/ x6 J' R; \! T1 [ e$ V
2 a- M: y. f! `6 Z〖下载地址〗
; r7 A! `8 I+ ?3 N. Q
! z% ^& W" Z5 |* j8 m+ X/ M〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗, C8 `1 `9 Z+ ?3 q! h+ T( [7 s
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