; T: X) l7 D& @: X5 Q% r
8 g; i) N$ a7 d8 j: P1 T6 Q〖课程介绍〗
& }3 C1 U' {( x/ x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9 q2 e3 a% D! z0 G& }5 s
9 Z. z; Y5 y7 O0 B〖课程目录〗
& ?6 O# a y% S- v2 z1.机器学习科学计算库内容简介
' z7 h' F; y: S2 @8 I f e2.人工智能概述
0 ~! c. I( X$ p, Z( o3.人工智能的发展历程; n0 a* N x8 I; S* g* N
4.人工智能主要分支
) ^/ o2 e9 L; ?. {. n5.机器学习定义工作流程概述
+ M7 n$ l3 C" i$ e' D. V6.机器学习工作流程各步骤解释. |7 u6 X- Z/ s# L5 u, q O
7.机器学习算法分类介绍
9 `6 Y3 f; `4 W* {4 Z2 t8.模型评估
{# ~3 t$ @5 i4 I) h+ X9.Azure机器学习平台实验演示1
* P/ ^" Z0 w1 r. X- {+ `- W( K10.Azure机器学习平台实验演示2
" ^* ]: `; l. k [11.深度学习简介
) B4 k0 Z5 X$ a) Q4 b12.基础环境安装
$ x! F1 R# R. z$ c- j13.jupyter notebook的基本使用1
% I) T7 ]. G, n1 }6 H3 `: U14.jupyter notebook的基本使用2
+ ?4 Q9 X+ p$ z* B9 E4 p# b0 b, L15.matplotlib的基本使用
& `+ {& Y9 ?: k: M5 _% R" a; {
- G, e/ d! M/ j2 ]/ P# Z4 P5 v0 y- U6 |2 I2 F- C
1.实现基础绘图-某城市温度变换图9 n& b& w( n" M7 x7 P
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
& Z! V: f" c4 R7 w3.在一个坐标系下绘制多个图像
# O7 ~. U5 d3 r5 j& Q8 F4.在多个坐标系下绘制多个图像. }+ B- Q E0 q: J# V, [
5.常见图形绘制: K6 K d6 X0 G$ k
6.numpy介绍! a; o' h3 s0 A' N& ]" N; i6 h
7.ndarray介绍# _5 P" w8 P5 R5 h
8.创建0，1数组，固定范围数组
- k% y% \; W2 f2 u4 Z! y9.创建随机数组; A T9 \; L2 n, s1 P
10.数组的基本操作* C9 g8 L/ j: ?
11.ndarray的运算
( K1 b% N. R0 w2 i12.数组间运算
# m/ N8 S$ ^: Y% ?# H13.矩阵复习9 b# f! Y0 g% Y8 y
14.pandas介绍
- b! z# P% e- ^' J2 Z15pandas数据结构-series
) r" T e' C. Q: G3 R16.pandas数据结构-DataFrame1
' N$ S, b# Q2 {17.pandas数据结构-DataFrame2
8 j/ c* r# h) C8 X' R18.pandas数据结构-multiindex和panel
& j& q5 N# g# v4 g( C) p6 j! }6 S% Q' Y9 F% m: j7 N
1.pandas中的索引# W( O- b. x) _) ]1 c6 W1 ~
2.赋值和排序* W- @; p( z+ k4 \2 u
3.pandas中的算术运算和逻辑运算! @6 a9 h, x1 F3 z# M* C: r
4.pandas中的统计函数- S* ]$ H. B9 Z( D' J2 q3 Q9 X$ B, J
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数: v# j& O# a5 U( E2 X3 B+ w Q
6.pandas中绘图方式介绍
" q* U5 l! H" t7.pandas中文件的读取和写入" y" c, l- y H
8.缺失值的处理% c0 W. x1 l9 W
9.数据离散化
- K$ F2 v! z& e: U- T10.数据表的合并
+ f; `+ ?3 G# h11.交叉表和透视表介绍6 L- k) l! f5 X: _( R
12.分组聚合介绍
+ N+ r: z4 \6 }, {. N1 c* g* Y- j13.星巴克案例实现8 X2 D9 q6 J% G @7 z# O% g
14.电影案例分析1, O9 @: _ n9 j# m3 q
15.电影案例分析
6 h/ S8 x. R* |: J: ?: C+ B) _6 Y9 P, v! p# [; w
1.绘制单变量分布% i( @) w3 p9 g
2.绘制双变量分布图形- o* {% j E c! o0 O* Z$ G6 W! S* _6 A
3.类别散点图的绘制
5 _- D. L3 ^- ]! z ^5 N0 V4.类别内的数据分布和统计估计
1 O6 T3 T- O7 K4 o$ G5.NBA数据获取和相关性基本分析
0 v+ g$ _4 P" ?5 y2 g! v, p6.对数据进行分析-seaborn/ k9 ?, ?4 @6 o7 T9 q4 B( H
7.衍生变量的可视化实践+ g) u; u4 r& }- a; d
8.球队数据分析% L5 ?1 U9 @. K* k5 V0 l" C5 b7 H
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理* @0 x9 ^' p; ]) }
10.数据类型转换（面积，户型）- R! M) G7 C( L& {/ C$ l
11.房源数量和位置分布分析- T+ a) ]; n: U3 N9 T# X
12.户型数量基本分析
+ S4 Z& `* t- ^5 ]13.平均租金基本分析
- u+ ~. m# F) q" N5 F6 `* [* z14.面积区间分析
* M0 ^9 I7 d5 W/ |9 @ N3 o, i; U8 |; _5 x7 G c. Q- e% a
1.K-近邻算法简介
; w( H# U4 q3 K( j& e7 `' h* o# J2.K近邻算法api初步使用
g* a& M* V9 J( {$ ]) |3.机器学习中距离度量介绍* }+ `$ c! ~( B, [: `; N* s
4.K值的选择介绍. C/ H" X- k7 |* |! K" k6 y
5.kd树和kd树的构造过程9 o+ k7 Y$ O8 F& n/ P
6.kd树案例实现1 }& |" i3 s0 T& D( w M4 q+ ]. _
7.数据集获取和属性介绍
+ |& m- u/ E* h) Y: d/ N8.数据可视化介绍
' J5 z0 X+ p$ L% `- U3 b7 _9.数据集的划分
( }% v4 X$ f6 p0 w9 F10.特征预处理简介
& U$ _2 A! l6 l/ `/ M: p" x11.归一化和标准化介绍: `9 o+ J! s2 W2 i2 ]: M
12.鸢尾花种类预测
- G2 t" h6 K$ J" N2 B& }' s13.KNN算法总结3 s: R+ i9 A' j5 [* w* E
14.交叉验证、网格搜索概念介绍: w3 {, `# Y& U! T. n4 M
15.交叉验证、网格搜索案例实现
! J- | k( M2 I( d
; V# p! D1 B! `9 r' J1.案例-Facebook位置预测流程分析
" Y( r' M# U7 \% k6 J, y2.案例-Facebook位置预测代码实现1: {/ |1 O; N' t* W
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
' y0 @# v/ ~6 q4.补充-数据分割和留出法
# o s+ a! [7 e8 H1 a5.补充-交叉验证法和自助法+ ]! Y* S v1 {9 x% T# R% Y/ L
6.线性回归简介- i- J6 Y/ i$ z2 y
7.初始线性回归api
) w8 ~ m, e7 Z! ^' N) }' b8.数学：求导
7 V/ n5 x$ D) l8 Y" B* G& R2 w9.线性回归中损失函数的介绍9 X" [* F" Y ~4 o# Q' c: |, ?
10.使用正规方程对损失函数进行优化
% Y. F+ I* f+ r11.使用梯度下降法对损失函数进行优化) H, X3 L( K3 o* ~3 v
12.梯度下降法方法介绍
. u4 d+ l7 C1 t# p13.线性回归api再介绍
! Y5 v4 w5 _" J5 r; S6 e, O8 k3 W0 s( V14.波士顿房价预测案例
' s) e3 P* z. i15.欠拟合和过拟合的介绍$ N# d% {) t3 D9 e
16.正则化线性模型4 g0 w% c0 P2 e8 y0 b% {4 U, |* H+ h
17.岭回归介绍
, U- S' M3 R1 I3 N4 t) t: \18.模型保存和加载
8 E. a5 m3 U |% S6 q0 p% }; |
& G* P7 u: w' M- z% a9 e1.逻辑回归介绍
9 U4 U& _# p$ B% X+ G6 L- z9 j2.逻辑回归api介绍
7 x. t; k" G( S; A0 `3.肿瘤预测案例* x- Q. B2 S9 _% z6 r& Q
4.分类评估方法介绍
+ I f# t& g$ p' u3 [; G8 m* N: a8 m5.roc曲线绘制过程' n9 H, C7 Q, t: p' ] y
6.补充-类别不平衡数据介绍
+ H8 q9 B* d6 L8 Q0 u7 R7.补充-过采样和欠采样介绍
0 k" v6 o) d* R/ d$ J( Y- c8.决策树算法简介' p O7 y4 S4 q
9.熵的介绍. Y* a; u" }* z& j5 E! d- S
10.信息增益的介绍5 ?1 [! N5 j: w: l* }: l
11.信息增益率的介绍# d h2 l5 ?: K% `' n
12.基尼指数的介绍
* B8 c" Z8 i' u* }- ^13.决策树划分原理小结
% Y& E% ^6 c- I14.cart剪枝介绍
+ X! D2 a: ?8 e) v: F8 z* |15.字典特征提取
2 l8 b: ~0 L+ B5 g- m8 X% k& G16.英文文本特征提取; V( w3 H. S8 K$ Q* U) i
17.中文文本特征提取
; ?6 B& c3 T# v18.tfidf内容讲解8 U6 @3 f6 Q5 W
! w. a: Q/ D$ t2 U
1.决策树算法api介绍, r' s8 H9 r& j3 Y% d [
2.泰坦尼克号乘客生存预测
: S5 c. t% A2 D$ Y2 s3.树木可视化操作' B: `$ V* v9 V
4.回归决策树介绍
* y3 Y6 R0 Z; v( Q5.回归决策树和线性回归对比 c+ V2 F* A; E
6.集成学习基本介绍
! ?/ D: x4 D7 y4 I W7.bagging和随机森林
6 k1 ` C2 P! B1 }* E0 [4 V! H8.otto案例介绍以及数据获取0 Y7 B# P& |' C* c+ B& k- p
9.otto数据基本处理
: j! A# x$ [, u' N: r10.otto数据模型基本训练4 n) F5 r" s1 V4 M3 a0 w4 o
11.模型调优和确定最优模型
6 B. j+ v+ X- N( H- f12.生成提交数据9 } r0 y% J" ?1 n
13.boosting介绍
) j( c0 a" Y) X# n9 n# M14.GBDT的介绍" Y( [8 e8 z! K3 h! V8 n
! Y( W3 U* ]$ {/ x1.聚类算法介绍! y( h) A! j: b: v, i" V9 J8 r
2.聚类算法api初步实现# i" h) c- L/ M' H! A8 M% U7 G: X
3.聚类算法实现流程
( t' n P. w) i* Z# A4.模型评估4 r7 i4 N; F" p9 R0 Q1 F3 e/ n+ c
5.算法优化介绍
9 r. U- r: z. C' b q( O8 M( s6.特征降维内容介绍" D) Z% b; u- w% f- u
7.pca降维介绍! q" m5 Z9 K5 S
8.用户对物品类别的喜好细分案例1 j7 E0 C$ k2 p% `. h
9.初始朴素贝叶斯" l3 u5 ]( `# g" y+ B- k
10.概率内容复习
4 }( O: |. U4 a% V2 z11.朴素贝叶斯计算案例
# W( U9 [! o f" t9 f8 P; {: e12.朴素贝叶斯案例实现1
" F+ [3 U' n* z) [. f13.朴素贝叶斯案例实现20 K5 F* ~! l) r
14.朴素贝叶斯内容总结
" T2 V2 s+ w- ^0 u( f$ ~2 b8 L! a, }, D% D2 y, Q
1.SVM基本介绍! s {) z, |! x5 A5 q0 ~/ k1 q
2.SVM算法api初步使用/ q8 Y4 V P, w/ W- r: [# q# E+ Y
3.SVM算法推导的目标函数1 P0 Y" E# g- H2 [
4.SVM目标函数推导过程及举例/ d' f# E$ w, y+ Q' l4 x
5.SVM损失函数
- i+ V1 o$ u, n6 \8 @6.SVM的核方法介绍( |+ S% |8 q$ H: n a9 g
7.SVM回归介绍! O, y$ T s, b0 X
8.SVM算法api再介绍- I) A3 O5 r$ }% j/ q& h0 K& [
9.数字识别器案例初步介绍
/ d! W1 _% \8 l6 s/ F10.数字识别器-获取数据$ I0 o1 G. l$ C3 V
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
& d' S5 P- }4 W! k$ U- e! l12.SVM总结2 }4 p8 b. G, ?/ U; J, f
* z2 f: B) Y" @* W1.初识EM算法
# \ p7 v/ R$ j( V( }. l: C, U ]- @2.EM算法介绍
4 H! y5 |% ]0 t$ q3.EM算法实例5 j% s' m6 I/ S7 i' y, v
4.马尔科夫链的介绍
, N2 ?4 P% D9 Y+ e: b& D5.HMM模型的简单案例& G* C' y) T0 `1 d! u" h
6.HMM模型三种经典问题举例求解
" V& i/ |1 P9 u7.HMM模型基础
4 x; z* v: m+ O8 [ D/ r: o8.前向后向算法评估观察序列概率2 _9 |: `* I/ M6 F
9.维特比算法解码隐藏状态序列# e3 ~+ ?6 H3 P2 H* z! v! N
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
7 ? H" A4 z% {9 [- y+ }11.HMM模型api介绍及案例代码实现
& I) s0 C8 L( ~* @0 \8 k7 D( K7 S( h8 {5 d$ l: ~
1.xgboost最优模型构建方法4 x; g. t0 l/ s
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
" z+ }+ y5 c- _7 b3.XGBoost目标函数的推导
( U0 u; ?" `0 X! Y3 ?" r* t: {4.XGBoost的回归树构建方法$ t# }# `9 D7 v$ ~
5.XGBoost和GBDT的区别0 @. s! n6 F3 ?
6.xgboost算法api与参数介绍
. Y4 O" a- F9 U" q# v7.xgboost简单案例介绍
* |- h0 |( Z+ t+ V8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
) V6 g7 e" t" d0 b5 n9.otto案例xgboost实现-模型基本训练" z$ T+ W( {& I" L: l5 @
10.otto案例xgboost实现-模型调优
% B; H3 r) O. D; F/ l4 M1 q11.otto案例xgboost实现-最优模型运行
) K* v2 n! s! v& U3 d: }, r' i( t5 }
! R( T, _( M) [( q1.lightGBM简单介绍
H$ ?: P0 f* k- t- ?2.lightGBM算法原理介绍
; T$ V9 j; Y! i: `, ?# Y7 n3.lightGBM算法api参数介绍
( h/ }3 k& L% v5 B/ Y4.lightGBM算法简单案例介绍
2 m3 s$ p( F" q1 m( Z0 {& P4 P5.pubg案例简介
: U, r: ?; R+ D- O8 z6.获取pubg数据
- A( k( ]( K4 D+ C5 J; \7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
/ K- `- d* C; u( s8.规范化输出部分数据和部分变量合成
5 ?2 ], k9 P! Y9 P- ?4 {9.异常值处理1
+ F) }& J( U0 v: d; G10.异常值值处理23 m( j3 ?; H0 q0 s) _% h( C
11.类别型数据处理$ X( I0 o' {4 ]5 G- J6 Z
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集/ N, W7 y, p6 b3 |
13.使用RF进行模型训练
$ X3 a4 M" ?. e" t14.lightGBM对模型调优1
8 q. P2 H; l3 A) c- f$ \; X15.lightGBM对模型调优2+ \3 H6 w7 ?9 N0 H5 T- A8 `1 E* k
8 }+ Z$ H2 `+ ] V% T: g) d' [- C( @* ?9 R& q) O. l5 Z$ U
〖下载地址〗0 T5 _' H0 I/ \. E
2 C' j% @& ^6 c. T: f2 L. \
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
) ?& V% A. @" U! l# k% ~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.html6 [# R7 I X& L' @* B# V
|
[复制链接]
