% u* X& A4 p( e3 D9 O$ b1 X
6 Q" n" T& d7 R4 x+ E( k
〖课程介绍〗
8 W: T5 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
. S. m- V' ^1 q
. W" V& y( Y! P8 _/ f) N! Z) A〖课程目录〗
/ M6 X$ j4 }0 e# M+ R/ S8 t x1.机器学习科学计算库内容简介
- Q. L3 {: N7 `4 T2.人工智能概述+ v7 M/ |6 I4 g9 \3 D
3.人工智能的发展历程" S8 K% }. p L# p( s; i
4.人工智能主要分支$ y" X! a6 g' R2 {! i
5.机器学习定义工作流程概述
y* I# g# [9 p3 |* B6 _6.机器学习工作流程各步骤解释
) J' m( }- E c+ W |) I) F7.机器学习算法分类介绍" ?* h: `7 ]9 p: C% X8 z- E& L
8.模型评估
, j" @+ o- }/ h5 _% |3 V! |( e9.Azure机器学习平台实验演示1! a% K! i, S! A+ C
10.Azure机器学习平台实验演示24 j0 Y5 P+ w; D: ?$ M0 I5 y* y
11.深度学习简介/ R% m; v! v5 [$ v5 U5 Z% Y, b. E- e
12.基础环境安装) c8 x" ]( d( K7 m9 v9 x9 q
13.jupyter notebook的基本使用1
- \2 t9 ? k( u$ p14.jupyter notebook的基本使用2+ v& p9 o: q& a* |4 Q. {
15.matplotlib的基本使用! r; N0 i2 H- m* e
+ T8 X! O8 I/ i8 b
. S# i+ M' ^5 o) g/ q$ c7 }
1.实现基础绘图-某城市温度变换图* j9 l8 S9 y- O& d* u/ x: i/ H
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
& v" C0 B! K' s( e O3.在一个坐标系下绘制多个图像3 B; _4 d3 e6 z7 n s
4.在多个坐标系下绘制多个图像
% X: e, w9 F8 Z. H9 ?8 s5.常见图形绘制
8 X& [, S2 o$ f/ k6.numpy介绍; s, A) n4 {0 [ d" u2 b4 _
7.ndarray介绍
6 Q- W7 J2 `. u8.创建0，1数组，固定范围数组! T8 T" u7 @5 R- `
9.创建随机数组
! M0 A' i6 u+ X10.数组的基本操作
% |! |3 h( f& l+ r7 j+ n11.ndarray的运算% y$ M! B* b q! J5 v; n: J( ?
12.数组间运算0 W+ `; }0 A( G7 q
13.矩阵复习
( e: J0 a% d! X14.pandas介绍, K& P* }4 g) h" u6 X! f8 C
15pandas数据结构-series* _$ B0 `% ?4 Y& S
16.pandas数据结构-DataFrame1- }4 H* R8 f9 [. V O8 N9 ~4 E; |! i
17.pandas数据结构-DataFrame27 x5 w B% I1 S2 e5 P7 u
18.pandas数据结构-multiindex和panel Q- }! T/ b9 Z2 ~: _! v; x
) ~" Q! m' T8 ?) M# C5 h; _- S1.pandas中的索引
: v8 r4 q' q$ t" d2.赋值和排序) ^3 w3 V/ u" f% y8 s* i
3.pandas中的算术运算和逻辑运算' t+ X- n" T+ U; Z ?' i/ ]
4.pandas中的统计函数$ [. l) B" m) z- a1 U
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
: u5 C- Q" \/ \/ }' ~6.pandas中绘图方式介绍
$ m D% r2 u4 O. E( ^7.pandas中文件的读取和写入; N6 o% N, z# h0 M9 j6 t( `
8.缺失值的处理8 y0 J! `+ ^/ e6 T6 z: q4 q/ C, l
9.数据离散化
6 w M9 D' n7 s10.数据表的合并
* k6 k2 B- M. R( _11.交叉表和透视表介绍: D1 q) t( c+ B" R. d5 R
12.分组聚合介绍
& {6 C- s" B' z& Z! V$ a- p5 J13.星巴克案例实现$ z8 o9 j5 H- H7 ^
14.电影案例分析1
4 Z' a1 N$ O4 Z5 c3 i( z15.电影案例分析 Y: \& a& U( S4 [: ~
- w+ u! U0 H' y" p) r; X
1.绘制单变量分布
) E% \; ?$ N; d& a1 G7 j2.绘制双变量分布图形
& @! i. D: n4 z) c3.类别散点图的绘制
/ S) v' _$ g% m( {+ M' `* x4.类别内的数据分布和统计估计 a8 f8 o2 h' t% f) Y' v! Y
5.NBA数据获取和相关性基本分析
+ S0 X" k9 z* d1 Z6 |+ ?6.对数据进行分析-seaborn
4 U! D& {' M7 u* Y7.衍生变量的可视化实践# P8 S6 Q1 r; n
8.球队数据分析
$ Q8 m3 c$ d" k- M6 c1 M( x9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理$ ?( H# r' F9 t8 T% c. G G7 a8 O; W
10.数据类型转换（面积，户型）
2 a+ {) _& ]4 }# y11.房源数量和位置分布分析
4 D/ z% r& D0 X. F" r+ t12.户型数量基本分析
- l" B5 h- [' h0 O13.平均租金基本分析: P$ |$ u% {3 p* w
14.面积区间分析 j' W% r( `* @' y4 V
% y G1 @8 j s. C# Q. r( O# s1.K-近邻算法简介
! j% n8 N2 f) V5 Q) e. S2.K近邻算法api初步使用
P+ J9 Q1 p f" |; O v3.机器学习中距离度量介绍4 l: P' p) }( ?* Q' v
4.K值的选择介绍
: Q7 D1 H" \) ^; o' o# ?5.kd树和kd树的构造过程8 x, l+ A4 L! {& E
6.kd树案例实现$ F" ^+ ]6 |1 j. Q2 P I
7.数据集获取和属性介绍
- n. P! Q( L6 Z6 s8.数据可视化介绍
- e x/ n7 N* T; @9.数据集的划分; P; N% E' \) \( a t O
10.特征预处理简介6 k1 z, @- B) F* r1 V
11.归一化和标准化介绍. b3 h6 k( R/ T( t! S3 t) y# _' q
12.鸢尾花种类预测
, l6 I4 U& ^+ m) Y7 A13.KNN算法总结
! s, }" o# S: f+ W# m$ |14.交叉验证、网格搜索概念介绍! {, h) t- r( k$ e
15.交叉验证、网格搜索案例实现3 K5 V2 S5 Q' g, e2 U6 n
+ P$ B7 t. Z* ?9 V3 ]* [1.案例-Facebook位置预测流程分析
6 V9 V2 f- l K- m0 ~% ^2.案例-Facebook位置预测代码实现1' p( P( N/ p2 g! x8 G
3.案例-Facebook位置预测代码实现2/ ~+ [7 \( d1 u- D
4.补充-数据分割和留出法
( p* I. x9 i d8 _- T0 Y; R4 H( y' y5.补充-交叉验证法和自助法
7 z$ F6 k- `7 d6 ]6.线性回归简介) X3 R) V0 _9 d& N0 I/ F
7.初始线性回归api. J c! s/ Y4 V T0 `" @
8.数学：求导* v5 z, C( J& W! O
9.线性回归中损失函数的介绍
- h; R6 H1 K, `( v- T10.使用正规方程对损失函数进行优化
& y& [& a6 D2 A11.使用梯度下降法对损失函数进行优化- j% C" Y" I& }4 C2 x2 i) O) l$ _* G. f
12.梯度下降法方法介绍& G9 G" d, |0 C& Y9 k
13.线性回归api再介绍. {6 w. C" ^' j
14.波士顿房价预测案例$ V# A9 [" z |' w1 }) S3 e. J
15.欠拟合和过拟合的介绍2 C& g6 l0 `8 ]! v. h$ [7 B
16.正则化线性模型' @' K- t% e5 S. _; e0 |
17.岭回归介绍
) N; d! y" l2 E, E# a18.模型保存和加载9 C `" _# j+ w
0 }6 n, S1 s$ J
1.逻辑回归介绍: }, w+ }9 c) d2 Q
2.逻辑回归api介绍
9 S" R5 {5 ~; x$ h3.肿瘤预测案例$ {# {2 e' K* ]; ^- D
4.分类评估方法介绍! }# ~! G$ E' S% S
5.roc曲线绘制过程
: a* p3 K& @/ I4 }7 s6.补充-类别不平衡数据介绍
* ?, v' l' e9 I P+ p1 b- `7.补充-过采样和欠采样介绍
8 y; ]. {+ T' B. m2 u2 f& F8.决策树算法简介 l% T7 {# s1 J+ e' [+ G
9.熵的介绍, [* d3 a- a. b* F$ R
10.信息增益的介绍7 Z% [* t G% y& E( X
11.信息增益率的介绍$ w9 b) v4 @1 l5 q
12.基尼指数的介绍
7 t* }; m$ @# p8 [1 w13.决策树划分原理小结
o; m4 b% o. y* m* w) A4 y8 w) Q3 z14.cart剪枝介绍2 Q9 e& y M, a- L4 X
15.字典特征提取
1 ~2 k* N8 N# L& { b, j# ^16.英文文本特征提取
! F. R+ g8 q# n) Q2 ]0 x17.中文文本特征提取
, T, [, Z3 x) m5 a. W" H9 e18.tfidf内容讲解1 W! I6 ]# W: _, G" x" M- z
0 { d9 h! L: o+ `; A
1.决策树算法api介绍. N$ f) K8 W8 U; Y2 ]& n
2.泰坦尼克号乘客生存预测$ j: L- ]6 c/ Y( N/ `
3.树木可视化操作. o" X" h7 n7 c% t8 [ ?
4.回归决策树介绍; d y+ S( D$ s9 S( u% t
5.回归决策树和线性回归对比; M8 Q4 P' [9 ^. n5 G
6.集成学习基本介绍
% H0 y& C: C' n1 K& S% l8 r5 P7.bagging和随机森林
2 U# s" x1 U) k. c- ^$ k$ `8.otto案例介绍以及数据获取
( N# T) a/ K& c; o& h! m9.otto数据基本处理
3 P2 V8 J2 u. K# C10.otto数据模型基本训练
+ M6 O6 X$ a" V# ? ]11.模型调优和确定最优模型9 x# v; h) B! \! w
12.生成提交数据# r7 N5 u0 r9 P$ x+ S( V
13.boosting介绍" r# X8 F/ A8 v) X5 X/ r: z
14.GBDT的介绍
/ f4 g. ^& ]. A# `' D
, b" t, x' c7 x/ P" x1.聚类算法介绍# K5 J" t' a0 p J1 u% x4 F( {$ `
2.聚类算法api初步实现/ n$ [. `9 }, M8 W, C
3.聚类算法实现流程: I/ E, C4 \8 d! q( r+ W
4.模型评估
$ y& n' R! ~6 z& n0 I5.算法优化介绍 J! Q+ L; x Y u4 S% s7 ~
6.特征降维内容介绍
+ ?3 x4 ]/ R) R; r I$ v' N( f2 I7.pca降维介绍; m3 n- L! _3 D5 a& c8 f b& ?
8.用户对物品类别的喜好细分案例
2 m; O3 L' [! l* |+ c7 E, e6 ~9.初始朴素贝叶斯9 p& s% @, ~/ o3 P
10.概率内容复习0 Z! C: D- }# \
11.朴素贝叶斯计算案例
, [% I& ~. R/ C, D12.朴素贝叶斯案例实现1
0 R3 v% _" w: s0 D13.朴素贝叶斯案例实现21 [! A3 f; @) S/ t8 y: a
14.朴素贝叶斯内容总结+ f0 l- |% H% h9 o x. T' h
9 k( ?% m* L7 [' C1.SVM基本介绍
2 w! H( U* }2 h% D8 x( O. C2.SVM算法api初步使用! ?" x1 Q2 w* m) \, O
3.SVM算法推导的目标函数/ F+ U. }! b. S
4.SVM目标函数推导过程及举例1 E* e' d( u; [3 _$ M! U7 X! `
5.SVM损失函数
5 S! j+ {/ A s' z! e1 }3 [6.SVM的核方法介绍# T4 K8 U0 G3 @' S7 g
7.SVM回归介绍
6 s9 w' x0 l. ]+ V2 {; P8.SVM算法api再介绍( B0 F% C0 Z7 K* s, }
9.数字识别器案例初步介绍
, F. Y* k* i& o10.数字识别器-获取数据1 {$ v, f( C O7 \* n& W
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
5 H, U) v% D! j3 A12.SVM总结
9 Q7 S2 X' z! t0 P8 p" ]4 }9 h9 D4 F9 o
1.初识EM算法6 ^. e5 {/ P9 m) v/ s. v6 }0 e( w
2.EM算法介绍6 [) y+ J$ A: a4 z g
3.EM算法实例
5 m- C5 G) R7 G* ]- @8 f4.马尔科夫链的介绍
/ p- X! c* C+ [' q, f5.HMM模型的简单案例9 i& M; h3 ]! j+ b |( O0 Y& s) p
6.HMM模型三种经典问题举例求解3 _: u) f/ W6 s; t5 \! Q
7.HMM模型基础
; W# x, u8 u5 v% U1 B8.前向后向算法评估观察序列概率
' {5 k5 d' V* `5 |5 y% S1 g9.维特比算法解码隐藏状态序列
9 C! K3 G0 m6 t6 a10.鲍姆-韦尔奇算法简介
( Y/ x6 v& [) b+ U3 ^" d6 O11.HMM模型api介绍及案例代码实现
4 f( \. J+ b1 n+ l; b4 F7 ?' H$ B9 B: ~
1.xgboost最优模型构建方法& p# Q% Z% k8 Q9 Z3 x
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
5 y8 ?& V0 l/ p- y8 P) m0 e3.XGBoost目标函数的推导
6 L; M' O6 W9 o; o) _0 l: r6 A2 L; B4.XGBoost的回归树构建方法
% t. Q0 `1 x. M B- k, r i5.XGBoost和GBDT的区别5 p% h3 p, m3 g# }( S
6.xgboost算法api与参数介绍
; w3 m. V4 k1 B- W) c8 Z& _7 a2 O7.xgboost简单案例介绍
1 g: V* W* B! C$ y( N8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
5 A1 Y7 e5 K$ N( B, ?! D& D5 I9.otto案例xgboost实现-模型基本训练- ~( s- V* j- Y$ ^! o4 J2 P3 N4 p
10.otto案例xgboost实现-模型调优
/ B7 G0 z* V: y2 D- d% V5 w- ~11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
% m' u2 N8 W1 z# P8 e# D
7 s z* N3 ?7 F. Z* ]1.lightGBM简单介绍
( n. X& P, u s" A2.lightGBM算法原理介绍: O3 k, s5 s! ?/ z% Z% k) v
3.lightGBM算法api参数介绍% A6 k( W6 a. l+ d- L
4.lightGBM算法简单案例介绍% t/ v2 L+ A9 g9 H0 @8 l
5.pubg案例简介/ w* K! t5 M# y4 n/ ^
6.获取pubg数据
3 W( J% H4 Z5 `5 S4 ~8 Z* E; p7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数6 H. R0 u! R& A) ~$ D4 A) C; R
8.规范化输出部分数据和部分变量合成
& M$ l+ T. s! V9 P3 F1 h% N9.异常值处理1
4 i% R' W+ \& {- K% U: e10.异常值值处理2
/ N1 w' C& A) d+ J# v1 U R11.类别型数据处理
; Q4 |; i5 N( X! L. j% g12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
! k# P( j& m# l8 n13.使用RF进行模型训练
/ s* `: E$ h# h+ O14.lightGBM对模型调优1
) I, A$ t4 v' r0 o. s+ h/ f9 Z4 u15.lightGBM对模型调优2
; Y6 L+ u2 x1 O) a$ C! c! ~. G7 G) w6 [8 }; P. Q" t
) h) F9 M: ]* Q9 V3 ]) J〖下载地址〗6 L& b" [0 ?5 Q; _$ a
2 S. j/ G) |+ E' ]! ^# q; {
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 D+ Y" @; a# ^0 r0 n
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& X$ l$ I! q' @, ~( [6 @1 ?
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