) f& S0 j( O4 m+ X
% p2 T" x3 G+ z# H/ |2 N1 M
〖课程介绍〗9 T+ B$ ~/ f. E0 D& T+ X5 D2 x- v
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
0 d: ^# m- E0 }+ M. R& X& a6 H- W* D! Y
〖课程目录〗: I7 X! G* W' w* y9 @% z$ ?. a
1.机器学习科学计算库内容简介
. ~6 B0 ?3 i5 U7 I* n4 B2.人工智能概述
! ^/ A- ~1 H1 J( ~3.人工智能的发展历程 y7 f, O( n G- r: r2 y& I8 }
4.人工智能主要分支
/ m& A3 j$ e7 x. O9 Q. E5.机器学习定义工作流程概述
. x. H1 x7 B$ N; I! z" _9 O6.机器学习工作流程各步骤解释
% A& a* [7 g, n0 i0 a7.机器学习算法分类介绍; P" K) C, r3 n
8.模型评估: p, R, _% N: ^" y$ f! M( C
9.Azure机器学习平台实验演示1
" |. \! ^. W: F j10.Azure机器学习平台实验演示2
( f {2 _1 }' S y4 n8 y5 {) V11.深度学习简介; r( T+ K) c7 @* [0 w; H5 r5 x
12.基础环境安装; o/ w: Z7 @' z2 E
13.jupyter notebook的基本使用1
( E- C7 b$ M; g9 W: Y+ R! z14.jupyter notebook的基本使用2
( ?8 |. D2 g" g9 p/ C6 H15.matplotlib的基本使用
, \: K: b2 K0 `5 x2 A# w B4 E! t0 }; O v' r
! H2 _3 S+ q" U( V( z' X, \- \1.实现基础绘图-某城市温度变换图
5 f+ e$ j$ D* g2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图! N% w4 S5 P* d/ E K& J
3.在一个坐标系下绘制多个图像6 ?! V4 {3 `4 ^8 K4 r
4.在多个坐标系下绘制多个图像
+ i4 K; |, c% z: W! C5.常见图形绘制
1 y. J% I% U$ D" B7 I+ P% O6.numpy介绍* K& z" q; K8 o* b) k. Z5 w% h. R9 i0 N
7.ndarray介绍. H% U9 g ?# X( j$ ^
8.创建0，1数组，固定范围数组
G& i$ F/ U1 Z: m4 S9.创建随机数组2 ~) A5 ]; W2 \6 D" N3 h4 p8 V
10.数组的基本操作) {) b u. T: l' F- Y. C; A. d3 z
11.ndarray的运算- W S* h- c: r
12.数组间运算5 {+ t3 L) h) V# P2 ?
13.矩阵复习, b) n: k; k) \0 f
14.pandas介绍: |9 x6 z: o; Y2 f, ?4 ^, e
15pandas数据结构-series
' m+ C% r; n. M, T S16.pandas数据结构-DataFrame1
8 J, j$ ` f4 N5 P17.pandas数据结构-DataFrame2
! \0 ?, y( @5 J& V& _9 b2 r18.pandas数据结构-multiindex和panel& k0 s; T, q; U3 Q0 @
) l8 ~& ?! u4 [# r' S: J/ v# [& V
1.pandas中的索引
2 N% s6 z6 c5 O+ U2.赋值和排序 O8 u# P+ h- q) K# T5 m/ A' E, g) C
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
9 d0 x" c! n3 J: P) g6 y4.pandas中的统计函数
3 S( M! l1 X% \5 J% B ~3 V* _5.pandas中的累计统计函数和自定义函数0 |3 N' l8 A+ r: E) g
6.pandas中绘图方式介绍5 {1 Y* g9 v6 R7 A+ M5 B
7.pandas中文件的读取和写入
% C* ]; P) H* b% g+ d8.缺失值的处理8 F( m5 w5 ?2 ]$ Y
9.数据离散化
' Z2 W7 M# ~+ a6 S2 Z- N10.数据表的合并
4 W6 t% ^5 }& n. y11.交叉表和透视表介绍$ ^2 e$ e& K: A5 x& M! a0 v
12.分组聚合介绍7 }2 H& t5 H6 m( G
13.星巴克案例实现/ w! P. P3 {5 {3 Z" ]# [6 m8 |* \
14.电影案例分析1
# @2 w5 B: I+ Z15.电影案例分析
( {% ?/ ?! p, \9 p) [- `( E; _ [* p/ Z, o8 O( q
1.绘制单变量分布
+ k; a) |4 k, b: v" b1 ~1 N x2.绘制双变量分布图形
$ i, F+ d% ?, P" i. i: y3.类别散点图的绘制' J( X& \' {' y* ~6 ]
4.类别内的数据分布和统计估计
" v) G3 O2 H }, m2 l# X# L5.NBA数据获取和相关性基本分析3 t7 B$ Y; c9 a7 U
6.对数据进行分析-seaborn
* M0 S" G; O0 b' x( _7.衍生变量的可视化实践
' k" _6 w: a: e8.球队数据分析
7 L& L/ B3 f, g2 d8 I; C* D9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理! M; w$ F" k& ^; J5 s9 K
10.数据类型转换（面积，户型）
- z4 `* t" ]# J* k7 N11.房源数量和位置分布分析$ b+ u4 h; m7 I8 C7 p
12.户型数量基本分析
, t& _% w( {4 G- u+ ]13.平均租金基本分析
" S7 V/ _' ~. a14.面积区间分析
5 w* m) I4 @: ^9 W ?7 _- g% w8 d8 k- ^* [; e. Y+ [- L
1.K-近邻算法简介7 ~; Y" I- Q: c! L' J/ q& Z6 S) U
2.K近邻算法api初步使用
) t9 n6 R: o, N6 v3.机器学习中距离度量介绍0 O0 `3 j7 c6 W" X
4.K值的选择介绍# D' R& y7 a+ @1 y" R
5.kd树和kd树的构造过程- I p+ U7 J( {7 A( G) P3 c) S
6.kd树案例实现
$ h/ g" \0 \2 b* s% b* {* Z9 D7.数据集获取和属性介绍- E1 G: F9 V* }6 p; l* j" b; O
8.数据可视化介绍 \% i( H; m" [- _! o- _7 `
9.数据集的划分1 h4 c/ q$ H% O& W
10.特征预处理简介' n8 S/ {, H+ P- X; [. e y" r
11.归一化和标准化介绍( h+ t, ]2 t' ]9 l6 f% \$ Y
12.鸢尾花种类预测
7 Z. b: o* \+ C; a3 Y* @# R* `% M, n13.KNN算法总结* R! F" ^$ x# b6 P, c ^- ?2 R; s
14.交叉验证、网格搜索概念介绍) q" p3 z/ D3 D0 N; b9 ]+ E
15.交叉验证、网格搜索案例实现
4 a1 [1 Y/ H. @/ s! S! t* c: T: x6 s3 o- u u
1.案例-Facebook位置预测流程分析0 c# l7 p9 ^1 W
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
/ W+ Y1 R! ^; \# }) }3.案例-Facebook位置预测代码实现2. f& X9 X: T1 l" t
4.补充-数据分割和留出法( Q0 y/ W; b5 l; |2 F
5.补充-交叉验证法和自助法) k* S0 t- c4 d) O' q4 F5 Y
6.线性回归简介$ E9 b2 [! v+ P6 p
7.初始线性回归api
1 _2 q0 r+ r4 n. g6 q* Z) M( p8.数学：求导
$ I4 l3 y" i# ?( D9 o% O4 \( E# S9.线性回归中损失函数的介绍
7 [4 W9 L% y" j10.使用正规方程对损失函数进行优化
% q! m* C1 o2 i* F* O# Y11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
: i3 l% f2 l0 u0 I' r# J8 P12.梯度下降法方法介绍
) g$ G; F9 o1 J$ |3 D5 i2 X13.线性回归api再介绍
* P* p' L: v o4 @14.波士顿房价预测案例
$ L1 `8 d+ W8 X' d, e15.欠拟合和过拟合的介绍
! Q2 _3 _) W: c% w; x16.正则化线性模型. d8 M8 Z2 b& A% A0 ]4 G
17.岭回归介绍
. [% [/ x3 p+ H18.模型保存和加载2 D# n W5 _' B
: Z0 c) q( a0 E/ ?
1.逻辑回归介绍
3 b% |( K! |5 I% g% ^2.逻辑回归api介绍
' v; z) \- c! j- {. }9 ^: @3.肿瘤预测案例
& l0 U/ e2 g- H+ E! Z. {5 N# o! T4.分类评估方法介绍! h$ G. p Y4 T9 G( ?, @% @4 _
5.roc曲线绘制过程3 A; p% ?. n* i# V# j
6.补充-类别不平衡数据介绍) m( x3 g& h3 X4 ~8 h
7.补充-过采样和欠采样介绍5 K; s1 k% j% K l0 q0 x; i
8.决策树算法简介
/ O5 ~/ O: X! n9.熵的介绍1 Z5 w3 l0 G# k5 \2 m
10.信息增益的介绍$ m- u3 z1 y4 f+ @- i7 F$ u
11.信息增益率的介绍
4 D, S- P( i. Z: `7 j. g12.基尼指数的介绍
' S: D1 B% W, M13.决策树划分原理小结
5 u4 x0 i2 p5 l. H' v14.cart剪枝介绍$ U: X2 R5 N1 \5 B
15.字典特征提取, _/ _6 Q \0 S; S
16.英文文本特征提取2 T0 t3 p1 D1 q9 w
17.中文文本特征提取
$ Y8 w2 i. Z) H: k+ D18.tfidf内容讲解0 n# m. C" C" |) y* s- |# @" h
! T6 G& x9 m }8 W" |" h I- |
1.决策树算法api介绍
& T4 _. f' R& y# Y* t& U9 i/ S2.泰坦尼克号乘客生存预测5 _* c, v' g9 O# M" |
3.树木可视化操作
+ X! M" M, U" |: Y V6 e' {* b; T4.回归决策树介绍
8 q5 T' ~/ ]1 F- z1 x" {7 _$ b5.回归决策树和线性回归对比7 _# ~9 q3 |4 o/ l; F
6.集成学习基本介绍+ J) C' _! k: p2 I) K& S
7.bagging和随机森林
3 B/ B, l2 j8 N, g" D8.otto案例介绍以及数据获取& z' J( k" g2 Y; L9 t0 w3 z) m
9.otto数据基本处理
, g. b4 ]- W! e2 L: w0 w# O10.otto数据模型基本训练+ ?4 ^# U2 \; r8 w7 z: U
11.模型调优和确定最优模型
6 v3 x5 W: U8 L* y12.生成提交数据
; U. L: Q6 I# R, C" N# M0 q13.boosting介绍
k. R, C$ L/ W14.GBDT的介绍) g( ]2 C+ J+ |# Q3 _
4 Y/ J; g$ d; ?8 p! F1.聚类算法介绍
* x3 u' v8 V. c2.聚类算法api初步实现: j7 T" D/ z1 l/ x2 \- _+ g" r
3.聚类算法实现流程4 p, F: [4 S/ _. m
4.模型评估$ i+ m! @- Q' `( d0 l( |, w
5.算法优化介绍
) V3 O% a9 |2 G+ C6.特征降维内容介绍( D+ }$ O$ F3 n( N! k
7.pca降维介绍& q( u" ?7 H% X3 O, S/ O+ T8 D% o5 I: O
8.用户对物品类别的喜好细分案例0 w6 j+ _# B8 {& w1 N- o# X1 B
9.初始朴素贝叶斯
2 }+ ?. K. ~* @2 e# Z+ D/ ~10.概率内容复习4 Y. R# h. O" o) T- J% B
11.朴素贝叶斯计算案例" G# ?' q9 O8 {" s+ {; v
12.朴素贝叶斯案例实现17 @: j) P0 g. d, R) Z
13.朴素贝叶斯案例实现2
; H5 @9 r9 o8 D0 V: S9 l; ~14.朴素贝叶斯内容总结7 {9 i" d3 V. w4 F
% U5 K* P4 Y: M5 C- [5 H2 Z
1.SVM基本介绍
* G. ^& E/ Y1 C+ Y. v2.SVM算法api初步使用
8 l d- a, F3 c! q7 F+ y$ {3.SVM算法推导的目标函数' j- }5 |: C, u$ O0 J5 a# l3 S
4.SVM目标函数推导过程及举例
2 l" h3 H& X3 S5.SVM损失函数 c. r' [& [0 K: i0 ?
6.SVM的核方法介绍7 Z' A7 R3 F% g
7.SVM回归介绍
) H# v7 f3 {0 S& s9 y m8.SVM算法api再介绍
! E& P9 G# W" C9.数字识别器案例初步介绍$ i3 o& Y. X% \& b5 s
10.数字识别器-获取数据
; ^& y( s. G* a h11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
) ^8 Y6 n# b* U5 D) B* X% G12.SVM总结' F+ z: |1 z5 R n C+ g
, E/ l6 ]# C d% X. ^4 u1 |4 P1.初识EM算法
2 W2 ^/ A- Z. i6 I" A$ s" V2.EM算法介绍! ?! T" n, ^8 n8 i
3.EM算法实例8 O3 h# T1 \% \3 k8 ]6 \9 Q
4.马尔科夫链的介绍
, G) m+ s, T$ Z- F5.HMM模型的简单案例
/ J1 t$ R2 |/ B# |' h7 C; }2 {6.HMM模型三种经典问题举例求解7 ^( x0 O4 r- K4 X# @
7.HMM模型基础6 Q7 j/ S# G0 j0 Q- Q, g7 r% a6 p( P
8.前向后向算法评估观察序列概率
& m9 @; G6 W( j8 w9.维特比算法解码隐藏状态序列
% N2 E3 w9 X8 Q! X, ?10.鲍姆-韦尔奇算法简介
! w" Y+ x% H8 w" k+ a11.HMM模型api介绍及案例代码实现; m/ f1 a0 b; i- \ ~* c2 \
: T4 C5 D& F4 Q/ N h! }7 e# c1.xgboost最优模型构建方法
' T- h/ d" f! S5 S+ v# F; R, c2.目标函数确定和树的复杂度介绍
# B9 R3 [. P: Z4 V1 p3.XGBoost目标函数的推导
: F1 o6 m* v' Z4.XGBoost的回归树构建方法
/ }0 n4 B& m, [: S; D( _2 u0 }# Z5.XGBoost和GBDT的区别
. K0 }- w2 z1 n& r0 {# d2 y s" u7 B6.xgboost算法api与参数介绍
( G! ~7 V& R, y- j/ u8 {' G7.xgboost简单案例介绍
4 _, ]. i+ } e7 m8.otto案例xgboost实现-数据基本处理
a0 }: F% K/ \9.otto案例xgboost实现-模型基本训练7 p/ E6 D& u1 s- X
10.otto案例xgboost实现-模型调优3 u0 d, F9 o2 J3 R. U
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行4 `) o( W2 Y, \5 K/ L1 p: ]
) S5 m- ]; F/ q2 B* [
1.lightGBM简单介绍
: z+ P* T$ x# J: T3 j/ j2.lightGBM算法原理介绍9 i5 X0 z0 ?& C& m$ h" D
3.lightGBM算法api参数介绍% y) s- e* E% L$ B+ _$ G7 _4 g
4.lightGBM算法简单案例介绍
+ z# ]3 J B! `4 X5.pubg案例简介1 r) l. G* t" u+ o! \' K5 m1 e6 j& z
6.获取pubg数据7 E4 Z: B6 i: U
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
# m `8 k, y, `; e* r( t- {8.规范化输出部分数据和部分变量合成
+ u, g& K Q/ f9 S; V- t, S) i9.异常值处理1
, l0 v$ _$ h' e& R0 T; `' |10.异常值值处理2
& I4 s9 H( s& d @* e11.类别型数据处理
0 G1 C7 t5 f$ e% }, O `1 \12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
1 o" O: U; V! @# s. I) a+ X13.使用RF进行模型训练; z0 }* [$ v0 H# F0 M4 t
14.lightGBM对模型调优1' T4 h9 @; _# w
15.lightGBM对模型调优2- }' _$ }. M- o3 B3 S4 p
0 X4 c2 n. O4 k& M
" {6 N# q- u! C; b0 A$ w' q! I- m〖下载地址〗
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