! `. Z1 B& o2 L% ?9 g/ e% m% y# x( l. z6 w4 F: u
〖课程介绍〗/ K; n( K! ~7 ^+ `
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 N; j4 Y @' k4 F. D! L
1 P* a0 G, h& ^- `+ T3 S s9 U# D
〖课程目录〗
, W. A5 Y% W. s$ R4 @0 _2 f. u1.机器学习科学计算库内容简介
# Q$ n5 S6 `. t9 i i2.人工智能概述5 A, o& r2 k1 X& u& ]' `
3.人工智能的发展历程
, a' y& P0 W4 z, _4 @. N# S4.人工智能主要分支9 t; C, o# U1 s( i r. |7 M. w4 e* r
5.机器学习定义工作流程概述4 }# @. F& V# V U; ^
6.机器学习工作流程各步骤解释& g+ E5 N2 u9 y
7.机器学习算法分类介绍
, K; M8 o- g( ~+ y5 h8.模型评估1 q+ j. U, c' }( V8 ^4 B
9.Azure机器学习平台实验演示1. A+ l, t$ ~' W- v6 X+ ]' Z& d
10.Azure机器学习平台实验演示2* d. K6 N3 f, C0 j4 b/ U
11.深度学习简介) Z& l% F- E/ a( ^
12.基础环境安装) Z0 Q3 u# N( I2 R) P6 P& c* N; g/ v
13.jupyter notebook的基本使用1+ x, {) |$ w# @5 x7 u# `
14.jupyter notebook的基本使用2
& d" u1 x5 r4 E( Z- q/ U% c15.matplotlib的基本使用
5 u9 S. T0 F3 |- \( F* g% X; q/ W! M: @5 r! I( l# {, h0 Z
3 U t% M, J R1 ^1.实现基础绘图-某城市温度变换图5 v% E$ M( Z6 }9 @5 b
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
) J+ d: a& s( W* @ s2 s2 }, C+ {3.在一个坐标系下绘制多个图像! ]' k/ k6 c! j' }
4.在多个坐标系下绘制多个图像
, O& ~* ]* D3 b5.常见图形绘制' k0 y/ P9 q' M- M! G4 W/ x$ ~
6.numpy介绍0 ]# S% X* w, y0 s0 a7 \; K
7.ndarray介绍
. z8 c1 S2 F! O6 K8.创建0，1数组，固定范围数组
5 ?0 [5 F9 I9 z$ w3 o1 {. k% w9.创建随机数组: s2 V2 ~: {* T8 Z7 |8 Z+ k
10.数组的基本操作
. [. {9 K8 s( g) t11.ndarray的运算
; C8 z+ N I! Z12.数组间运算4 n! f, T, ^( U7 e7 w/ V
13.矩阵复习2 f" j$ u. N: M3 ]8 g
14.pandas介绍
" S6 T1 S) f% m# g; e' T$ F0 [; d15pandas数据结构-series
8 s- [. N$ m7 Q6 o7 u( N; |16.pandas数据结构-DataFrame13 c6 J* a# b/ v1 Q; M* @" |0 g1 [. w
17.pandas数据结构-DataFrame2
2 C. U/ O8 f- |0 x0 [+ ~18.pandas数据结构-multiindex和panel
$ G$ l( D" z+ l% R0 g5 P2 v" l8 N
1.pandas中的索引
2 P; o a5 h% n& O( t a/ d* e! P! N2.赋值和排序
) X! @9 D7 [) U" b2 l) {" h# w$ p3.pandas中的算术运算和逻辑运算# h3 U& k3 l5 ]' C4 O1 n+ |( J8 L; n
4.pandas中的统计函数
! w0 @" `7 E8 \$ K6 V, x5.pandas中的累计统计函数和自定义函数- g3 T! a% ]! X5 i9 \
6.pandas中绘图方式介绍9 T, z, L6 w" D* r1 O1 A
7.pandas中文件的读取和写入
* T4 ]2 u* ^$ @4 X2 c9 c7 I0 p8.缺失值的处理
/ H; L: @& g9 ?1 W) T( E* |9.数据离散化
& @% j0 t+ N9 j9 z: z0 }9 E10.数据表的合并( R$ R/ |7 z; R6 z6 ]. [% X; Z
11.交叉表和透视表介绍
: P$ U( }' r/ f. S+ m; ~4 l12.分组聚合介绍' L6 ^( \3 Q( u- \' b- c/ ? e
13.星巴克案例实现& t2 E$ M* E! l+ L J, n8 _
14.电影案例分析1$ A1 ?& p$ K( s1 p* M- [. H
15.电影案例分析
7 @ p5 ?% D& B9 S, Z' v @+ d" h0 g% U- v+ W! {0 f
1.绘制单变量分布
9 n5 O0 L6 H' V' Q$ |6 E2.绘制双变量分布图形) M: V p1 p: h6 d2 W& z) l
3.类别散点图的绘制
+ n+ ?& ]# ?/ [1 t P4.类别内的数据分布和统计估计 `; Z$ e& N( l9 T# p
5.NBA数据获取和相关性基本分析
& ^2 c6 ?( G7 I: [6.对数据进行分析-seaborn2 Z$ H, N0 v$ p# `7 }( @3 P$ E& L
7.衍生变量的可视化实践: h; t. h5 s1 z( Q3 s/ r2 T
8.球队数据分析5 Q9 K( R1 H b
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
4 A0 n" \) u% Q5 m. t10.数据类型转换（面积，户型）- v9 i" q! s% O$ j/ y
11.房源数量和位置分布分析* A3 a7 k0 [+ |! |
12.户型数量基本分析
/ [( Z5 t) Z9 i! H# f13.平均租金基本分析& c9 q: H! J# J# [4 s# o
14.面积区间分析
- S+ R* B% B5 ^0 \1 z9 b' q, f$ _' e' K1 \% e# S4 ?" _
1.K-近邻算法简介
) A8 _5 d1 ^, F P7 B2.K近邻算法api初步使用
) x" V- s. U/ y1 w* `3.机器学习中距离度量介绍# e, \, o# _0 Q- S
4.K值的选择介绍
. u X) Y# J9 Y- I; f! x! J* G5.kd树和kd树的构造过程
# U0 |# c) l( V, ^5 j# \6.kd树案例实现
. T$ e4 X% E7 Z7.数据集获取和属性介绍0 x! W" R% Q1 b& b- @
8.数据可视化介绍
' W' u8 ~7 e1 s1 S" q+ A: _2 c9.数据集的划分 ?5 L- k8 x/ l" l- A, v. q( l
10.特征预处理简介 q$ n7 a0 p! }- H. o, U/ r, M9 p
11.归一化和标准化介绍
' q: P, u& T9 \: T5 }12.鸢尾花种类预测2 f" u8 H1 P6 V$ B0 O
13.KNN算法总结& b* w6 V7 x/ O/ M$ K
14.交叉验证、网格搜索概念介绍
$ B# c0 I8 Q9 b3 ]4 I# t15.交叉验证、网格搜索案例实现) W1 J' w1 c4 A$ ?
$ }% k. h" }$ R9 Q( v. @
1.案例-Facebook位置预测流程分析
/ q5 P6 |3 r9 s: W" O2.案例-Facebook位置预测代码实现1+ E( L$ k3 A( G' [
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
6 i, i0 Y4 H" X4.补充-数据分割和留出法
3 P# S7 {5 J1 {- i1 t$ W' a5.补充-交叉验证法和自助法6 X% E- V% C( W H
6.线性回归简介 R$ K% q0 w. d7 B* o0 J: t
7.初始线性回归api1 {5 i: z+ {/ e( v' v, N% Y7 W
8.数学：求导2 ~9 ?8 G4 B# S. r& q0 t. X
9.线性回归中损失函数的介绍$ R. p! i- G: ^" O1 [$ Z- p
10.使用正规方程对损失函数进行优化" v2 M% @+ Z0 p3 Y: J( |# i% v
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化$ _: ]7 b4 l, Z0 F9 y
12.梯度下降法方法介绍
, ?& q# h) A; D2 b' V13.线性回归api再介绍
' I/ f5 e, F( h4 n \0 C14.波士顿房价预测案例
( v* ?1 x/ M# y, [+ }- u15.欠拟合和过拟合的介绍
+ i8 ?; h! f" y$ c16.正则化线性模型. A$ z' n+ z' q2 k8 ^
17.岭回归介绍. q4 a$ o& E. U& ]9 A3 f
18.模型保存和加载
5 M5 M! \ M2 `7 W& m7 h
1 I, x" V$ m+ Y1 M1.逻辑回归介绍
# _+ t+ O& @ k$ l2.逻辑回归api介绍: f& u2 c2 t5 H- @2 x
3.肿瘤预测案例 \- U1 \$ m) Q4 E% k
4.分类评估方法介绍
2 B) H/ Y+ s' ]1 s5.roc曲线绘制过程
( p+ `3 ?8 w; s8 M) k! M6.补充-类别不平衡数据介绍) g R, e' P' ?- o+ n
7.补充-过采样和欠采样介绍
}* ?( _# J: f+ F6 g. G8.决策树算法简介! s) r4 A: j* Z) S4 {- j
9.熵的介绍) d3 @2 M! F9 A0 r6 I2 I1 a
10.信息增益的介绍1 k# {6 o/ H+ a) ~/ \5 w
11.信息增益率的介绍
# \7 d. P0 J0 o12.基尼指数的介绍: k# P4 u7 h, R
13.决策树划分原理小结5 ]) K n7 s0 i* W8 i; s1 C! {
14.cart剪枝介绍
5 V! U* R/ ^6 W; o; F% P* A8 |15.字典特征提取% R% r1 E; d) s- Y) Q) O
16.英文文本特征提取
2 {" G& i2 O1 p' S8 n17.中文文本特征提取. ]+ m: P$ R9 P0 f
18.tfidf内容讲解- W' _) z! w) c( p1 }' U
, N0 L* F0 H3 T7 e z$ O. Z1.决策树算法api介绍
8 S( E' i% a a5 |- \2.泰坦尼克号乘客生存预测
* T2 u4 }$ v" h" y6 X9 n3.树木可视化操作9 s' E4 V3 Z! W/ z# A
4.回归决策树介绍0 J; w& _' _# V9 ^
5.回归决策树和线性回归对比' _! G s1 x, k `: E1 y/ D8 o* E
6.集成学习基本介绍
, X$ d! j- E% F) T7.bagging和随机森林6 C& T9 i5 O1 k4 a6 f
8.otto案例介绍以及数据获取
2 t. d% j, U6 S, S9.otto数据基本处理9 Q8 B6 j' _6 L+ l/ _+ C
10.otto数据模型基本训练' {6 x6 e, Z4 p5 }, o# f) c$ o* N
11.模型调优和确定最优模型
P: m4 F0 w% K1 ~$ v& y3 ?3 n12.生成提交数据
) |: K. I+ q- Z* U13.boosting介绍3 C R5 m! E+ d) W
14.GBDT的介绍
5 j/ e2 A* C; `- I5 y; \* v2 Y
* @+ h4 ]/ d) T- C; N5 u1.聚类算法介绍
1 |: }+ X" _) L5 ~. n9 j2.聚类算法api初步实现
\ f6 g/ B6 Z' m4 b1 _3.聚类算法实现流程
J0 e/ D! g m2 v4.模型评估
' E+ S- a6 r. s1 Y; c) i5.算法优化介绍% @( z1 p5 I" u. S5 G0 E2 I- v
6.特征降维内容介绍
+ p* c+ `6 \, c9 v7.pca降维介绍
, Y$ Q$ B; s$ F0 e/ H2 v8.用户对物品类别的喜好细分案例
, U" x4 a% z0 |& g9.初始朴素贝叶斯
; `2 H& f0 F( Y" ^10.概率内容复习8 a$ ]9 e3 f5 p+ t9 R& C
11.朴素贝叶斯计算案例
9 w0 g b2 q2 B C# H6 n12.朴素贝叶斯案例实现1
2 z4 L L3 ]# O6 z2 u# V, l13.朴素贝叶斯案例实现2
& |' N J: a8 m `5 \14.朴素贝叶斯内容总结
$ p v3 ?( v, k& h, o
! E! p3 _+ n( z7 C7 m: ]% s7 c6 S1.SVM基本介绍
8 j, ^) t; S" I* X5 N2.SVM算法api初步使用
; v& O* g/ e2 e9 G K5 k3.SVM算法推导的目标函数
$ h* L" i6 n* B/ S7 C4.SVM目标函数推导过程及举例; [& p; V8 j& J3 s
5.SVM损失函数
, e( d4 w) W1 R# |0 @9 S6.SVM的核方法介绍
( j' E5 |& ~& k, i% {7.SVM回归介绍! [& a/ T+ D2 _, s& d
8.SVM算法api再介绍
$ G* J% ?3 ^+ X/ Z1 k5 I. Z9.数字识别器案例初步介绍
; ?* e9 \4 x% s10.数字识别器-获取数据& p$ f6 h% t- L: O
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练( d$ r$ Z; B/ S& U2 @" R1 p% |9 V
12.SVM总结- O6 b1 ^$ ]! Q8 S2 }6 T
/ [: V# e4 w9 P$ ^/ C) f) K1.初识EM算法+ [' ?! n" r( b6 h7 O* L
2.EM算法介绍
+ u4 Q0 |& z! {# g, A5 B' Q, h3 @3.EM算法实例/ u* H. A5 K' N
4.马尔科夫链的介绍- t9 k f: J9 j( J1 o6 q
5.HMM模型的简单案例+ o/ v# ^6 h! E
6.HMM模型三种经典问题举例求解( X+ ?9 S; i! k A$ l
7.HMM模型基础8 c0 f- L, C! Z4 F, z" X! d+ d! M
8.前向后向算法评估观察序列概率6 Q) w6 M: Z2 a$ S0 q; m
9.维特比算法解码隐藏状态序列$ r$ z0 N% a# j7 H b6 h% F# m. O
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
; d+ T6 P* Q$ K( _* Z: q11.HMM模型api介绍及案例代码实现
+ a0 x0 L3 a% c9 a% g& h! B$ F( w6 d+ A; k9 G
1.xgboost最优模型构建方法
% k8 n* G9 A6 h- h/ G* v% |" E2.目标函数确定和树的复杂度介绍 ^8 z* {# T/ w5 x( c
3.XGBoost目标函数的推导
. S/ \ U/ {5 f+ p& p0 V4.XGBoost的回归树构建方法- F* J' L3 _( R/ S& e l
5.XGBoost和GBDT的区别
: x1 @/ ^/ t+ p1 n w; y6.xgboost算法api与参数介绍 O- ^! m; r& F( C! x+ V% c- ]0 c
7.xgboost简单案例介绍
' \- t3 j) u& E: n, U+ t! n8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
5 e- b! e) J# b4 N9.otto案例xgboost实现-模型基本训练" ~' R9 |8 i1 ^7 h ], L
10.otto案例xgboost实现-模型调优
' x0 L% F0 c& R, |$ S11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
! `% ?) B( z. z* y( }# ~0 p/ T# ~9 m8 O% x+ i E
1.lightGBM简单介绍
- w: p$ S; X$ t, q' l2 p2.lightGBM算法原理介绍
2 z+ J$ I8 x& j! d# \3.lightGBM算法api参数介绍
# T: m+ ?8 Q5 l4.lightGBM算法简单案例介绍
" c( g; |4 z a* ^- l5.pubg案例简介3 r- p5 B6 D, l% t. {' d- e N- F2 j
6.获取pubg数据
8 ?& ^. e# g0 {, M* X7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
/ d) h' n- ~3 O& T2 [( Z8.规范化输出部分数据和部分变量合成
- X. `9 c+ Y: D$ C* [* W+ S+ l1 v9.异常值处理1
* H4 t* X' d" v+ W10.异常值值处理27 a& N$ T# _% t* `6 o
11.类别型数据处理
3 A0 x$ M( K5 L$ W! Z, _: b' y12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
" U6 m" `- q! J13.使用RF进行模型训练. ]0 i% e. w s- G8 f# ?: V
14.lightGBM对模型调优1/ y8 [" w- V2 h, r% }: j, Z) Q4 C
15.lightGBM对模型调优2
; s- ~- |$ N" m" F
: K) N5 E2 P* H0 J& U6 f3 {% U' H2 n& `" [ N" Q) Z
〖下载地址〗4 W* ~6 @" v+ }& _
. i G1 c# Y0 R1 y
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