1 J) u8 y V2 v" c2 |$ ^- [: Q i1 f2 c5 s
〖课程介绍〗
8 S7 ?, \' m3 N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% l/ i& E) T' o" _
8 t. h' {# P. e" ]7 y0 l9 T
〖课程目录〗
3 ?2 k$ @" ?) Q& a# p1.机器学习科学计算库内容简介* U8 @& T2 m4 ^& D
2.人工智能概述" U2 \6 y( h5 Q# w8 I. }% I
3.人工智能的发展历程& Y* P% o o) R) \2 H+ H0 r8 o! q
4.人工智能主要分支
+ G& X! [# f b l s+ p5.机器学习定义工作流程概述
# f$ }! C# O) Q6.机器学习工作流程各步骤解释% g; N3 [6 l7 j! Y
7.机器学习算法分类介绍8 \8 r: X% p& Q8 D/ ^$ R
8.模型评估
w3 p+ r# S: l" x2 A" o9.Azure机器学习平台实验演示1
- S& l! L9 b$ g1 S' I/ X) D8 z @5 F7 a10.Azure机器学习平台实验演示2& N: o# j- W$ a1 r4 ?6 v- \
11.深度学习简介0 x- S; e: C' {. Y3 C9 N
12.基础环境安装
4 Y( w. p* x; j; q0 e* x13.jupyter notebook的基本使用16 u% W$ w9 E* W' w
14.jupyter notebook的基本使用2
/ a M' L# l3 A( h6 q15.matplotlib的基本使用
. W, S9 C9 G9 _/ J
& ^% A$ X4 O9 ]0 ^8 Y) a! U# {& X9 Y; Q8 {1 [7 {
1.实现基础绘图-某城市温度变换图
6 H: y- l3 e1 R' R2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
* E. Q c( _6 N. I) I# @1 K" x3.在一个坐标系下绘制多个图像4 ?2 K1 Y" n/ E5 _
4.在多个坐标系下绘制多个图像
0 T/ q( P. [2 D, x; H5.常见图形绘制8 t' e/ t# R% q' b
6.numpy介绍8 l. G: O- D7 H7 w h) s
7.ndarray介绍
0 X/ ?: b, v' G; z- [/ p+ B8.创建0，1数组，固定范围数组
% R4 n( Y# d7 H' q! l2 [' B' Z9.创建随机数组2 n- C" p6 s5 p& J
10.数组的基本操作
- P" S6 P k# C, r11.ndarray的运算5 X8 O7 ]2 _9 s+ R) E
12.数组间运算6 R% }$ k2 n' x2 ^
13.矩阵复习. Q* f! t4 T1 X5 Q
14.pandas介绍0 [1 E! _9 F# Z+ n
15pandas数据结构-series- v: r D0 d6 Z) M
16.pandas数据结构-DataFrame1
* ~: B& b5 |7 k) [17.pandas数据结构-DataFrame2" L9 C6 i& H4 u* `* F! X
18.pandas数据结构-multiindex和panel
6 f& O/ Y w% J
. h6 Y7 G3 ?# u1.pandas中的索引
8 W& V, S- T" K2.赋值和排序; k+ _$ ^7 _* e3 W9 I: ?7 [' ^' E' F
3.pandas中的算术运算和逻辑运算( R$ q H j5 K4 y/ J& p# y, n
4.pandas中的统计函数+ h. s" C6 R: q* ^' T! Q1 E+ ~
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
+ S8 x/ H8 N8 H" F/ t1 P4 m6.pandas中绘图方式介绍( Q% k) m8 ^7 Y; C' Y) {
7.pandas中文件的读取和写入
$ o$ R; L. I0 P" L8.缺失值的处理
4 d9 O7 C0 q6 P; b$ ^6 y9.数据离散化/ g% h% e. j Y8 o/ ~2 f/ W# b
10.数据表的合并6 n* n* I% y. @- u8 @1 E2 g: Y/ A
11.交叉表和透视表介绍
/ H% s4 F! x7 i. r12.分组聚合介绍9 `; F, f9 f: o
13.星巴克案例实现
9 p' u, h4 z: E4 F14.电影案例分析17 [+ u/ O8 p& {& O6 G' Z# e1 T
15.电影案例分析) W& U; t& W% {
* Y9 |6 _ V7 f# }
1.绘制单变量分布
" b- I$ F1 s" g3 C; E2.绘制双变量分布图形
% f2 M1 N0 c. G3.类别散点图的绘制
) |% W' F5 q; L5 b! k/ e( R' G6 ^4.类别内的数据分布和统计估计
" D9 @9 k; i6 @0 k! u5.NBA数据获取和相关性基本分析
# ~4 X# o7 {. a6.对数据进行分析-seaborn
- Y2 r9 y% V; v( w* y7 ~, J7.衍生变量的可视化实践
; d: y0 z! q$ {# p! A8.球队数据分析
* L, o4 F6 H: s0 a4 g9 O% N* |9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理& g% O2 e$ \! i5 x9 i9 t
10.数据类型转换（面积，户型）
; @# F4 O9 ]6 L$ K- F11.房源数量和位置分布分析% `2 X6 F7 g6 X2 p+ @( Y* u+ f. f
12.户型数量基本分析
) ~5 X; Y& A: _13.平均租金基本分析
- V' }9 m6 w k! k0 @4 I9 l14.面积区间分析! R* X2 F1 \; b0 Y
3 n$ L9 G# L/ i: w1.K-近邻算法简介. m1 }, |" }* U1 \* V$ l! N8 @: p
2.K近邻算法api初步使用2 h" C2 ~0 {- i; `3 u4 i$ @8 F
3.机器学习中距离度量介绍) Y: b* m! G3 m: V2 |$ V
4.K值的选择介绍
% ]; P" @6 Q5 d% h5.kd树和kd树的构造过程5 B/ s9 O1 w/ @& \
6.kd树案例实现( o, {( O& E# ^# {* c3 V
7.数据集获取和属性介绍
$ r& \) r! `7 O7 ?6 {; O1 J8.数据可视化介绍
6 D. K/ c' o: Y9 n9.数据集的划分" a1 U' F( \( Y5 F, G
10.特征预处理简介
; K$ F7 G; \" R" E5 s11.归一化和标准化介绍& j+ N1 [: Q8 O \' b
12.鸢尾花种类预测
9 d5 I R* X. S. |3 v& }13.KNN算法总结
+ `# M W- ?+ u2 Z; q& M14.交叉验证、网格搜索概念介绍9 A) ?$ o, f2 K" |
15.交叉验证、网格搜索案例实现
+ d3 I' t* u5 M) Z5 l4 S. c% v9 b! H" @, U8 g( r' q
1.案例-Facebook位置预测流程分析
7 p! T T, Q+ J9 k9 v2.案例-Facebook位置预测代码实现13 i. X! q' S' {/ h0 ?: {
3.案例-Facebook位置预测代码实现2" R4 [% o/ [5 R' V( C# M: N0 P
4.补充-数据分割和留出法
2 ~# I7 ^: J3 o a) p! g8 g. @. u5.补充-交叉验证法和自助法
' }3 |9 R! ?& C6 C! b6.线性回归简介
' _1 \) i2 @( i* d2 H7.初始线性回归api7 S2 E: B E6 i9 D# n# W
8.数学：求导
2 {. p: v5 p. V$ H, `1 b# i' e3 C+ x9.线性回归中损失函数的介绍
7 v2 c: j7 c4 K) w/ h. \2 ]: b10.使用正规方程对损失函数进行优化) R% \1 w) V8 i# p* y
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
9 l; r- Q! J$ J# H' D Z12.梯度下降法方法介绍
4 e& v( G+ }( `- Y) x8 \9 Y13.线性回归api再介绍- G" ~; g' B) p+ E
14.波士顿房价预测案例
6 T( O9 E0 x8 S. x15.欠拟合和过拟合的介绍
% r( Z2 t( A7 s16.正则化线性模型/ }& c6 z e, h/ h6 R
17.岭回归介绍( }# Q, T8 P1 o% P( a; ^
18.模型保存和加载+ r! D" l5 ]4 E7 Q) W5 o
. f, a7 q5 V, V) P: L& i/ `1.逻辑回归介绍1 `1 C7 d: A* M
2.逻辑回归api介绍, S% r# j- X0 W- p, w
3.肿瘤预测案例
& Z" f, G6 `/ t z4.分类评估方法介绍
0 a4 X0 i6 P3 {7 t1 E5 Z" m5.roc曲线绘制过程
7 V b& Y U! q* S# x" L6.补充-类别不平衡数据介绍
2 B) R: ~* x1 @$ ^3 x; |6 E3 U+ |; B7.补充-过采样和欠采样介绍
6 ?. |4 l$ C+ _2 {8.决策树算法简介5 c L) k# ? r( W) H! T$ ~
9.熵的介绍. K4 V0 i: p3 S8 N- I( j
10.信息增益的介绍
3 Z) I$ N$ z$ [' x$ s# V3 Z11.信息增益率的介绍
2 q9 \( i% f/ c. b* H+ b9 G12.基尼指数的介绍
* `! s, A2 g* E. [; {& G13.决策树划分原理小结
0 Y _' {* I. [' O14.cart剪枝介绍
, J$ v, P4 X5 |% s15.字典特征提取6 R* C$ ^* c3 u- k7 t+ v: E
16.英文文本特征提取0 o. i5 S1 K! m2 @4 |
17.中文文本特征提取1 {4 p: ^! t# u6 c
18.tfidf内容讲解9 ?3 p# H% L$ v1 m$ y4 u2 n
7 i% r6 ~) k, o1 ?
1.决策树算法api介绍; ~, X. z% @/ \1 w2 |. Z" n% O
2.泰坦尼克号乘客生存预测# i/ h8 K( u0 Z7 i
3.树木可视化操作 _9 `' ]7 C. o1 B
4.回归决策树介绍9 w/ `: }" \; e0 j1 `+ w4 x
5.回归决策树和线性回归对比; u' }& Y# w! ?6 k/ }# @
6.集成学习基本介绍% N; ~5 W: `. i3 [; c3 e. y
7.bagging和随机森林
* q4 l# G' p4 H! q9 r' D8.otto案例介绍以及数据获取
7 H. Z; Q# p0 W& y2 ?$ F- _9.otto数据基本处理0 W% j8 k% D, p9 ?2 z
10.otto数据模型基本训练
" I0 W# u* K) }% ~' L11.模型调优和确定最优模型
9 H# ]2 d4 s6 Q; m12.生成提交数据
, W& [! Z6 f7 H) \8 E' R* W13.boosting介绍) W! c9 L2 f/ p
14.GBDT的介绍
L* S5 v9 C! R4 S$ N, w" v7 A0 d5 T: w
1.聚类算法介绍
. s, I) [" A! J1 S( g2 T* z% Z2.聚类算法api初步实现 a# N. Q. F2 @( Y/ ]+ w
3.聚类算法实现流程
# v1 S r" P R. T! X4.模型评估1 p: m* r1 I7 K
5.算法优化介绍" C% R: I- G# l4 d$ v5 u
6.特征降维内容介绍0 I# R& c# Y- \ J' g9 e5 i0 C
7.pca降维介绍9 {' I9 J" L# k+ P( u" H2 s# D& D3 T
8.用户对物品类别的喜好细分案例
8 b+ C( m$ D& y! H+ s1 I/ @; C6 g9.初始朴素贝叶斯$ U- k: k) I" `, m
10.概率内容复习
1 _3 r) P! f* q* ]$ J11.朴素贝叶斯计算案例
% `$ r4 L' G, ^0 u' ]$ q12.朴素贝叶斯案例实现1
! H4 Y U ^2 _5 E4 S13.朴素贝叶斯案例实现2
$ i, ^8 M' J1 y5 n8 M) U14.朴素贝叶斯内容总结9 U$ A& N3 d: _: o9 \7 y
( v- K9 F; W0 n5 S8 o8 m( ]4 g Z1.SVM基本介绍
& v c0 u4 q, A% ^2.SVM算法api初步使用
4 k9 H, |, Y' r( K/ f* K" f3.SVM算法推导的目标函数
0 {$ D$ p/ j$ W# I) [4.SVM目标函数推导过程及举例
, \5 s% P9 R9 I. Y( j' }% [5.SVM损失函数: ?4 b, |( Y! l. k
6.SVM的核方法介绍
% G$ g9 R1 J( i" {7.SVM回归介绍( F4 f+ u: e) K& P0 R3 q
8.SVM算法api再介绍8 x) k& f+ B, \ T6 R4 p
9.数字识别器案例初步介绍
0 M3 w% Y* X& S* g# e: r10.数字识别器-获取数据" m) V) D3 C8 [) Q8 {
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
% i7 ?7 r1 W O$ ?12.SVM总结
: k0 r9 k3 u9 w1 m; z N- d ~
# b. } l0 d+ f( Q% w: s6 a1.初识EM算法* V3 V/ g8 j- E) t! e9 t0 M
2.EM算法介绍% E- H( J4 Z {0 J$ m
3.EM算法实例* ^8 @, F; c+ y( Y7 C2 \
4.马尔科夫链的介绍" Z1 M2 s$ o/ d& {
5.HMM模型的简单案例
0 ?0 M* c! W: a+ T2 {( \6.HMM模型三种经典问题举例求解
8 J7 Q1 j& R5 A/ T3 g% n7.HMM模型基础
" U+ T! }) l: s8.前向后向算法评估观察序列概率0 f' f7 M( [0 E- P- a
9.维特比算法解码隐藏状态序列& S4 s* R; J, Y" N- g
10.鲍姆-韦尔奇算法简介 Y$ B4 N$ ]* q
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
" E f7 @' G$ z8 ?1 w `% X: o9 \8 G
1.xgboost最优模型构建方法
n# B1 G+ {0 l8 J3 ]8 n5 f2.目标函数确定和树的复杂度介绍
5 g* C# F, p) f% v6 L% K2 F c3.XGBoost目标函数的推导
7 y% R$ {% _# t; g4 [- d4.XGBoost的回归树构建方法5 b9 c3 S; U0 ]" m6 ]! h- [4 X$ G3 d
5.XGBoost和GBDT的区别
% w- j2 }: b- X6 N' z( v9 {6.xgboost算法api与参数介绍
* ]$ |- c' y; K# L5 n7.xgboost简单案例介绍
) I9 |7 t0 B0 U- m' {7 ]% X8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
- O1 m8 L: Q8 Y0 b9.otto案例xgboost实现-模型基本训练2 o- `" }/ ~1 t0 o0 D, [" p
10.otto案例xgboost实现-模型调优
0 P3 `- G* w7 C/ O, T3 Y11.otto案例xgboost实现-最优模型运行& }& Y. j, H% H2 C" U' j, o
9 W% {6 c* e- y) y' G( s
1.lightGBM简单介绍# @( y/ r: g/ G' n' i
2.lightGBM算法原理介绍5 V, ]7 n/ ?& T; X
3.lightGBM算法api参数介绍
0 j" P* a& L2 h0 |" V% [' f4.lightGBM算法简单案例介绍4 Z) v. w8 c8 ^; m$ F
5.pubg案例简介" |: n0 d) C7 j, l
6.获取pubg数据( N) X: {4 i+ f7 m
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数5 S! E( D9 w. k6 V3 _
8.规范化输出部分数据和部分变量合成( a( z- x8 x# l) P
9.异常值处理1! o9 I* d: g/ R* F( w. ]
10.异常值值处理27 h d8 w2 k+ @4 t+ p' a2 \
11.类别型数据处理 I B/ H ]5 E
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集7 u X Z: B, D
13.使用RF进行模型训练% m& f3 ~2 D O! u8 ]1 i) L
14.lightGBM对模型调优1- ?( a4 X- @! M% g. k
15.lightGBM对模型调优2
/ z- K- v0 E& v3 _: f1 u+ l) H1 e" z
- Y, H1 s/ a; y+ ~〖下载地址〗
, e& }. X7 |+ _" u2 x; N- S6 [ j
7 [& x' i- H* x: X) B$ b〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
8 U0 u- [/ N. E" p- f& G( |+ @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
( t) z# q! |3 w; m3 F
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