/ W0 o# V$ ?& G1 g
; ^9 }6 ?8 w0 Q! {〖课程介绍〗
9 F7 B% z1 i+ e) n( a0 G8 [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' p% W: |1 r( t
# q* x, z. H$ {. ?
〖课程目录〗' I* R% o* |: ` r4 }
1.机器学习科学计算库内容简介& h4 D2 M; A% ~4 i. t/ b+ t
2.人工智能概述 q/ D4 @( e3 c
3.人工智能的发展历程
: X) i6 E) d$ q. {4.人工智能主要分支
+ A) t: |( B4 G6 ^, y' X* m# c5.机器学习定义工作流程概述! C2 k8 p* m. J/ X0 P
6.机器学习工作流程各步骤解释
! P% U( v7 U' g4 c7 A5 t7.机器学习算法分类介绍! O: I( o! w. \/ s; o1 q* K
8.模型评估. M4 x2 {* v) b2 P: O \
9.Azure机器学习平台实验演示1
: {* m& ^( K8 ~$ ]10.Azure机器学习平台实验演示2
/ e3 c9 u" y, f7 Q$ t; B# j1 J* P11.深度学习简介
L N4 [% A) I3 Q# s12.基础环境安装, |2 i2 I( R' D. _% U$ Q
13.jupyter notebook的基本使用14 N1 o" a2 ]9 W4 X8 S# m% |( Y; C
14.jupyter notebook的基本使用2! e$ S3 B9 u% h* D: p- L
15.matplotlib的基本使用9 n! O' P1 L) Z
2 T: Y, K% ~( Q7 w2 S
! [3 \9 r3 f$ M1.实现基础绘图-某城市温度变换图
- q# ]2 R9 y+ a: L! e: j. H2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
' _* m, |8 k( N8 O5 o# n4 C3.在一个坐标系下绘制多个图像
& z# o- Q8 I& e9 }$ r- C4.在多个坐标系下绘制多个图像
8 t& `9 W7 L: {# L% _. C5.常见图形绘制
9 n1 j- |- h. c/ {8 C6.numpy介绍
" Y( X- w4 S5 O% Y7 G# B7.ndarray介绍& R8 h* F+ E2 Z& ^- z4 [3 V' E$ }
8.创建0，1数组，固定范围数组3 @' P) d P. Y7 f& _
9.创建随机数组
f9 G( G4 `4 [9 S9 N8 L10.数组的基本操作5 ?" t8 i; `" R1 w
11.ndarray的运算
0 g! q) |7 F; E( x7 F12.数组间运算! ?$ i m x) ]- @
13.矩阵复习
( N+ {: v) @* h' V' |- ]$ d14.pandas介绍
0 K/ ^0 m1 |% X, a" e/ g15pandas数据结构-series
. f8 M' {6 Q" n6 k' F& F) N* o16.pandas数据结构-DataFrame1
4 e, p5 S! V5 R2 J) H# `* c17.pandas数据结构-DataFrame2
$ @" Y, V* _8 ?0 V3 X' M18.pandas数据结构-multiindex和panel4 q: J+ f% o8 D& C/ z
- T* |2 a* X4 C' o. _1 N d
1.pandas中的索引+ B0 `0 x" \2 B# Y! x' b, h
2.赋值和排序" x- _: d4 a5 l! j) G' n" R
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
, F/ X* ]' F8 x8 B+ G; M& J0 ~4.pandas中的统计函数. V& E' `- f0 Q, b Q' O
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
7 p- b6 y$ | T5 z4 M6.pandas中绘图方式介绍
}2 Z) p5 a0 O) x: Z" A7.pandas中文件的读取和写入1 c. u- ]. ]9 i, w* R6 D7 Z
8.缺失值的处理
: a8 x; S; _) C, L; u9.数据离散化: a* c2 U7 i2 L, }9 i2 q! M3 |
10.数据表的合并
) V) \& l0 Q& u9 n0 R11.交叉表和透视表介绍# p% U. A3 x, }; h1 n; S7 B2 x, _
12.分组聚合介绍
# B" a9 c0 p" E2 i13.星巴克案例实现
# b- P" A6 k6 t7 \/ D2 O- Z3 ^4 b14.电影案例分析1) b5 U5 P# [4 k% [2 O- ?/ ~4 c; p1 E
15.电影案例分析
3 c8 N7 z0 i; j& T C+ o0 G" w5 T" c5 ^3 `
1.绘制单变量分布
- @$ d$ w2 E* ]: T) Q" T1 i0 w2.绘制双变量分布图形
}3 w& P# w V$ f3.类别散点图的绘制
$ C- W/ F' ~9 B4.类别内的数据分布和统计估计
, Y1 }# }. k" |$ Z$ h! Y) x5.NBA数据获取和相关性基本分析6 u+ ?" k) n0 u- X* s& [
6.对数据进行分析-seaborn
+ {0 T) k1 M* B0 c0 ~' J7.衍生变量的可视化实践
9 k# n' z8 c5 @1 g! F0 R2 e8.球队数据分析# @6 M) v" X/ `8 i5 I+ M4 _
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
+ K- d. R% b g2 e. S10.数据类型转换（面积，户型）' B) T0 P2 a1 Q7 N5 S
11.房源数量和位置分布分析0 G' N/ P* r" J) z" X6 F
12.户型数量基本分析4 X. v* w9 A4 q2 x# o- P
13.平均租金基本分析
3 T, L( L4 x/ ?* K$ _& g% [7 g14.面积区间分析7 Q) C* S. }7 A+ s& f; x
V2 N6 y- ~0 [# S ~
1.K-近邻算法简介, ~# ]1 J) c5 A5 l B
2.K近邻算法api初步使用
% j2 O# L# L3 t) l3 j7 M5 ~" i3.机器学习中距离度量介绍
" G. @& f( f0 [5 J8 p4.K值的选择介绍! T2 Z! a/ I! |
5.kd树和kd树的构造过程
6 T# w( g2 i! m! r6.kd树案例实现0 ] {4 z# R; O' V, H9 ]
7.数据集获取和属性介绍* k+ ~1 [) s( E0 k8 P- Q& H4 x
8.数据可视化介绍! A: U* p* y, @' i* m
9.数据集的划分& `# [% Y) V7 ]. S. ^
10.特征预处理简介; ?. o8 ^* N7 U* O
11.归一化和标准化介绍+ D* o3 I P4 z# { _
12.鸢尾花种类预测- {. H* T% d+ \! s- `! Z5 p, r
13.KNN算法总结
1 b( c+ e" R' O" V6 ?4 M14.交叉验证、网格搜索概念介绍
2 f0 u; J2 }0 C7 Z3 [5 u6 I% b& x15.交叉验证、网格搜索案例实现* C9 E: s4 `, x
9 w j# g6 b' f) `0 J
1.案例-Facebook位置预测流程分析
% H# p$ l( R) }" V6 z2.案例-Facebook位置预测代码实现16 \; i$ G# u. y
3.案例-Facebook位置预测代码实现2
9 }9 p& Y8 u$ p: J+ U+ ~. y( Q4.补充-数据分割和留出法. U6 h6 ~9 C+ j9 N
5.补充-交叉验证法和自助法: `6 @* K$ x$ R) o# P
6.线性回归简介
: [9 K$ g1 h; N4 Z4 l9 M7.初始线性回归api
, Q0 U1 ]0 x/ A' l8.数学：求导) V5 u0 R% R9 }9 Y# G; C. P
9.线性回归中损失函数的介绍
+ D$ k- C9 \3 I6 ^% y10.使用正规方程对损失函数进行优化/ X8 D- Z' ?4 }9 J I" } b7 g
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
8 p5 j; k% W/ A W4 K' D' q12.梯度下降法方法介绍( w+ o( T5 M' b. P8 C) M
13.线性回归api再介绍
( s- [" S1 ^3 K3 W5 ~3 U) q7 Z14.波士顿房价预测案例7 f- j5 i% w6 z7 q, v# p! ^
15.欠拟合和过拟合的介绍& f/ ]* ^' z, v: u3 E* W1 O
16.正则化线性模型, H, h. w0 Y8 I7 p: u8 U" B
17.岭回归介绍9 e+ m8 e- k2 n# D
18.模型保存和加载
: b$ i& b, X5 l9 d9 Y7 H' u- p/ [3 ]9 s; w9 z/ _
1.逻辑回归介绍9 f: n9 s+ L+ F( f0 K
2.逻辑回归api介绍
& ~% B. K- }9 G3.肿瘤预测案例2 X1 H( D. p9 c
4.分类评估方法介绍. K# f/ R( P" w' \2 X3 b8 I% Q% v. u
5.roc曲线绘制过程. y4 m7 h. g5 t
6.补充-类别不平衡数据介绍3 }6 L2 U' Y: e
7.补充-过采样和欠采样介绍
# w3 Q' \7 f# e d; ^7 N% c8.决策树算法简介
, u- `1 |& f! `. @. h9.熵的介绍
M" e" B. k9 e9 W7 J4 n10.信息增益的介绍
* Z1 A u; V% O4 g* R) x11.信息增益率的介绍7 i w+ m0 j/ R0 E1 X
12.基尼指数的介绍
' D2 Y5 Z2 M V- e. P) V8 Q5 w13.决策树划分原理小结" G8 j: b% u( G, E+ v
14.cart剪枝介绍
) z7 M" {! ^2 o8 T- P' P' ~! N$ {15.字典特征提取/ j: f9 g9 B: S1 v. Z! {3 H
16.英文文本特征提取
4 e8 e! }3 A9 t! m; I# {# w17.中文文本特征提取. }' Z# N8 F4 l0 l; K
18.tfidf内容讲解0 [6 Q0 @* \/ Y3 z8 a. k$ o
4 W5 Y2 U9 \& O
1.决策树算法api介绍
! x/ o8 ?- M( t; O3 Y8 r; @ I8 s2.泰坦尼克号乘客生存预测2 y' b* c! i. Y" i- z* f
3.树木可视化操作2 j1 J4 Y# Q- Y6 S) H5 o
4.回归决策树介绍
P) _ ]' s. O a" \; a5.回归决策树和线性回归对比
. C3 l5 s ?8 i6.集成学习基本介绍
2 p. f0 j/ T4 K' b( T* z2 F7.bagging和随机森林( g- Q0 m! i N1 }* a9 b
8.otto案例介绍以及数据获取
, M1 u5 L, k. f: v" }# V$ b9.otto数据基本处理
* J$ o4 \" B; L' C- T3 c3 W10.otto数据模型基本训练
* t3 H3 d3 q F11.模型调优和确定最优模型# O9 v" A _4 B3 m# A, g: G% d0 C
12.生成提交数据
% p% M+ ?) W9 c e$ D1 G13.boosting介绍- i0 I) G& E3 ^
14.GBDT的介绍+ o% h( [, S# Q% q
6 c; k6 S. Z* o7 F9 d9 n1.聚类算法介绍8 k) o6 l/ b# |' B! q
2.聚类算法api初步实现
2 n' y2 p/ g, u2 Y4 g e3.聚类算法实现流程: S" \% e' E* B# p
4.模型评估
4 C. \/ r% s2 z7 P0 u5.算法优化介绍* E5 [3 ?! Y7 Q* H) H: H9 j
6.特征降维内容介绍
3 A% p- A2 {9 @) X B7.pca降维介绍
j, T, n8 L8 f/ |8.用户对物品类别的喜好细分案例1 n' k/ [4 u9 R' ?; ~
9.初始朴素贝叶斯
# F/ `8 E+ G3 m/ V$ u10.概率内容复习4 Z# q5 H. t2 G& D, T
11.朴素贝叶斯计算案例1 y; E% @1 L6 l4 t m; B2 e1 V7 \7 W
12.朴素贝叶斯案例实现1
6 ~- |+ V# {) a2 \" n13.朴素贝叶斯案例实现2" r8 S6 M8 h* W% l
14.朴素贝叶斯内容总结' ]1 h( Y( l/ V: |6 O! |, i- G
. U- ?# Q4 a1 x1 e) [
1.SVM基本介绍
0 ~0 q' {6 `: p) {) ]2.SVM算法api初步使用) e0 l" B: J `, T, ]
3.SVM算法推导的目标函数1 j; O: {! X( _% p: w. U7 h0 j* G
4.SVM目标函数推导过程及举例1 O8 ^7 ]6 _, O! C( u" p& @
5.SVM损失函数
* k5 J4 t8 X) k) q; n& M6.SVM的核方法介绍
5 q& r' R7 ^0 Z4 Y4 W+ e. t% O6 Y7.SVM回归介绍, i' _: }! n% U/ v) D
8.SVM算法api再介绍1 K6 t7 e; y/ t& @! J6 y/ E+ Z
9.数字识别器案例初步介绍* P! Z' \; E* Z% M# ]- U9 T
10.数字识别器-获取数据) b! I. g5 m* ^$ p% C$ i# n% S2 z
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练' V% `2 ]5 \ u* M! O' T
12.SVM总结
7 m1 G1 h: o% z; _( y& }2 O
8 s7 s+ G* {( K2 Y8 {" W1.初识EM算法( M6 R' [; f) q' Q- w
2.EM算法介绍
" y$ D' a7 N9 R: T* x' }3.EM算法实例
0 R w; G8 N) D" W5 F4.马尔科夫链的介绍5 E+ n# X+ n+ y% t
5.HMM模型的简单案例& x0 X+ ^* P6 D+ X4 B6 d: r
6.HMM模型三种经典问题举例求解6 P# s2 y; |% A; o7 U+ Y! f. u
7.HMM模型基础
+ d. V9 J* K! n6 [8 v8 k8.前向后向算法评估观察序列概率# ^% s- ?" T- W6 P
9.维特比算法解码隐藏状态序列
* S+ ~6 _2 G9 H0 F) G6 v10.鲍姆-韦尔奇算法简介
$ q% ~ O$ w. S11.HMM模型api介绍及案例代码实现
9 P4 j K: d1 N( \5 B5 x3 t
4 Q* H0 x3 l5 _. c4 u1.xgboost最优模型构建方法
( _. O, b* G+ ~8 _6 p7 l2.目标函数确定和树的复杂度介绍
# C" P" ]* w* o" m6 D3.XGBoost目标函数的推导
2 [; o$ W \- g/ L9 n6 M4.XGBoost的回归树构建方法" I0 A/ x2 e( b' s/ L
5.XGBoost和GBDT的区别 I/ Z: J1 }' k6 A5 p
6.xgboost算法api与参数介绍. T" ^! T/ J( N% S9 D
7.xgboost简单案例介绍
% \( x X- ?; Z" t' I7 }8.otto案例xgboost实现-数据基本处理1 t8 z" G# j8 ~$ ?# r+ p4 |. ?
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练2 e$ m: N( D/ d1 P, B- N& _1 X; \
10.otto案例xgboost实现-模型调优( e3 l- A) `! N, E/ Z0 o
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行; _( |: J- u6 j7 }: K5 y+ U
. a% C; u' B$ M8 y& C1.lightGBM简单介绍
) g/ L0 Q6 v* }: V2 a E2.lightGBM算法原理介绍
& u3 Y: |6 d0 d- J7 U# a0 ~3.lightGBM算法api参数介绍
5 i; d3 O8 l# Z [/ f6 f. B6 Y8 X4.lightGBM算法简单案例介绍9 {. i" {+ K% }0 Y# s+ G" P
5.pubg案例简介
- x7 d+ l. c3 A6.获取pubg数据
0 Y9 l4 S7 }8 a2 F2 f7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数
- S+ B1 V) ~, g3 M( `8.规范化输出部分数据和部分变量合成
# M9 R/ M7 H" s4 |' b5 w9.异常值处理1
, q4 c6 w& [# \7 F9 o10.异常值值处理2
) [! ] |5 K# `% b0 t8 p; f11.类别型数据处理: T4 |+ l" Y: x: N$ `
12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
) C% y* s! v0 J) q- W13.使用RF进行模型训练2 g) s) ?. U! r2 S2 F+ G
14.lightGBM对模型调优1' u1 C4 q. p! W# v6 S
15.lightGBM对模型调优2
/ \/ o5 d1 V. _) X
* B* v( X/ G9 h- p. W7 x% f* P6 B* m5 U" O e
〖下载地址〗
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