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* B; a, f! x4 g( Y# }- @〖课程介绍〗
0 g/ a5 N2 `$ g5 x3 Q! ?3 H+ S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 Q+ Y2 O) l& V: O X
: A: v- N | T; \% ~〖课程目录〗
- }3 f; @# J* v6 T2 j' ?0 B; J' X% m1.机器学习科学计算库内容简介
$ G0 J2 f5 J6 j2.人工智能概述
6 u {$ S6 e- _* W" i3.人工智能的发展历程) D2 Y$ x; N" v+ P; B1 e
4.人工智能主要分支% j' h$ }; L! Y5 R/ [0 a2 _" k
5.机器学习定义工作流程概述) b$ b% O0 P9 X8 ?1 X7 K
6.机器学习工作流程各步骤解释, m8 w: I3 J; L2 Q& n
7.机器学习算法分类介绍
' D# N9 m( z5 Z8.模型评估
' H! n0 z# z1 b9.Azure机器学习平台实验演示1' \/ R( y1 e6 i$ f8 x
10.Azure机器学习平台实验演示2
3 o6 Q/ h- o5 n- B11.深度学习简介# k( D. z3 V# E8 l n
12.基础环境安装+ \$ M/ h* t) d6 S) H6 i
13.jupyter notebook的基本使用1
; E1 y% a+ @! o3 ^14.jupyter notebook的基本使用2: n& z4 E. x: n! n2 T) |; M
15.matplotlib的基本使用
' j5 M; r) H+ M+ y/ e
5 s9 s1 H( ]$ B6 d0 R- u- n7 |$ \* W7 ?- \6 D% |) z' U& s8 W# z
1.实现基础绘图-某城市温度变换图( ^3 t9 O. V* F: ?6 J+ L0 ^
2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图: d& h, a% N2 m- B: H d
3.在一个坐标系下绘制多个图像
4 p7 p' k2 j) \; t! G4.在多个坐标系下绘制多个图像" g" W) j7 v6 F+ t. ?- \
5.常见图形绘制4 c; _* |: o: ~; F% @
6.numpy介绍
0 ?3 r6 X! |' A. b! p+ c7.ndarray介绍
. F1 ^. ~- Y$ Q: V. g8.创建0，1数组，固定范围数组5 j: m/ m; H" ?
9.创建随机数组6 i# l6 J! ?5 H$ B6 C
10.数组的基本操作0 ^4 z) E6 l9 K R$ G
11.ndarray的运算
6 Y- B# X' N7 q- b2 t12.数组间运算9 i8 V; d* s% r% \" J
13.矩阵复习
4 E+ c+ S" n: u: u14.pandas介绍
3 X* U/ K8 P1 Z* j+ `& P15pandas数据结构-series; X, `: b( g% V2 W# o' g5 k, m
16.pandas数据结构-DataFrame1
; B6 n. U$ n! V Y17.pandas数据结构-DataFrame22 J; b$ g% L- ^3 J: g0 h b: _
18.pandas数据结构-multiindex和panel) l2 ~* F1 Q& E; a$ g" a
$ u9 X; @) U- b+ o S' P
1.pandas中的索引
3 c+ [, a/ X t7 U5 u! n2.赋值和排序9 X: t& c! J* W
3.pandas中的算术运算和逻辑运算
4 ^9 d, `; W* Y% x4.pandas中的统计函数3 x0 Y. [& R. i+ e$ \& X' z/ u
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
2 y$ ]. H* t& n% D7 J# |6.pandas中绘图方式介绍8 O x% ]+ s$ W4 @& v0 G
7.pandas中文件的读取和写入
/ I+ H, q) B9 H4 d8 f! |) s# |8.缺失值的处理
9 A1 ]/ O( c9 m' A! I9.数据离散化/ b0 D" R: }6 l. J' ^
10.数据表的合并
. a" S% }+ T0 }; c* G) I8 d; Z; i) o- q* R11.交叉表和透视表介绍
& [* E L7 k8 e. k5 z" p2 x9 r12.分组聚合介绍
- {1 s1 {8 A6 t7 |/ J13.星巴克案例实现$ @: E6 b9 ^8 ]+ b8 G
14.电影案例分析1
5 ?# k' R. n+ J" L15.电影案例分析
) X- f: Z" l( Z% |
. r5 S; u; y9 G- s6 O- c1.绘制单变量分布 r, r* \2 g1 l
2.绘制双变量分布图形
1 o1 I0 @4 V9 ~/ E3.类别散点图的绘制6 s6 ?& f1 e" J( m* G3 w
4.类别内的数据分布和统计估计
5 r" O8 @3 k" p5.NBA数据获取和相关性基本分析. v$ k( x; O; [5 l0 s* A% c
6.对数据进行分析-seaborn* G! a+ w3 S- U& M% D
7.衍生变量的可视化实践! x/ \8 q: ?; t6 s5 m" C1 B; e* ^
8.球队数据分析
! i" `) C: W& d7 G( }) P' f, |9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理5 W9 v+ x* j R0 a# C
10.数据类型转换（面积，户型）
. m9 M0 [2 b8 T' E# Y8 j11.房源数量和位置分布分析9 t" X7 v, h/ U# }% t$ G% J' G
12.户型数量基本分析
8 f8 v9 h# G9 ?& l( F13.平均租金基本分析) g; t8 W) O6 n. f0 u3 i
14.面积区间分析
# O. X1 _ D. T/ k2 `3 L: y# u: {# z, f) i4 O9 s( K" `
1.K-近邻算法简介# z0 L" V2 F5 o1 _" G0 K
2.K近邻算法api初步使用& u( S/ f. L7 o! L/ ]) S2 {% |
3.机器学习中距离度量介绍
\- P; C* R- C2 w! c4.K值的选择介绍
8 }1 [/ m6 D$ m5 C3 C5.kd树和kd树的构造过程$ ?+ f% E8 }! S! I1 Q! ]
6.kd树案例实现
8 |/ C6 _, B0 R5 l8 j" W7.数据集获取和属性介绍$ F3 @, x5 W$ h- t
8.数据可视化介绍
* l( W# @/ u) g; K9.数据集的划分! D& ^' G( C: O' P- {; n o
10.特征预处理简介
+ v4 o+ D4 k& o+ O4 ?9 s9 e11.归一化和标准化介绍; V: n0 G5 B7 |0 [3 I4 ~+ x
12.鸢尾花种类预测+ v# p( z7 p4 |* D) A
13.KNN算法总结
% u0 G( t/ N1 M6 E9 S$ t) i& P0 y14.交叉验证、网格搜索概念介绍. t5 m5 @4 b, T4 `) N8 @& c( ^ S3 _
15.交叉验证、网格搜索案例实现- L" ]+ T3 f, n" S5 `3 ?
% M) v0 U. o8 W6 n
1.案例-Facebook位置预测流程分析( b+ K+ ]; |- [6 ^0 j$ N# v- ^ U
2.案例-Facebook位置预测代码实现1
- g K8 v+ A+ ?- c9 K) B3.案例-Facebook位置预测代码实现2
4 g W! l! V# o* F- E4 G4.补充-数据分割和留出法8 J4 v, V2 {1 A# x6 ~7 Y
5.补充-交叉验证法和自助法4 Y( m0 h7 n0 a* H% d' M# Q
6.线性回归简介4 X0 G9 c6 q1 ?% h2 }% A3 d! v
7.初始线性回归api
: N/ y- n- i4 i8.数学：求导 Q% v+ y# W7 x. ^
9.线性回归中损失函数的介绍
" \- z$ ^' ?3 I* n10.使用正规方程对损失函数进行优化
! H1 b+ w2 n3 W( i) L/ E11.使用梯度下降法对损失函数进行优化
; G/ g& @9 b9 h0 ]5 x% P0 o12.梯度下降法方法介绍+ U; w0 |: f3 p6 Q. \% D
13.线性回归api再介绍
7 C$ O |& d& L& W14.波士顿房价预测案例/ \/ }" R4 Q9 V: e
15.欠拟合和过拟合的介绍. J6 J& I/ d3 n1 h+ y9 s* v
16.正则化线性模型- g# J: R3 z: q! ^5 _2 V* ?
17.岭回归介绍; Z( W) k1 Q3 ]
18.模型保存和加载9 I+ E5 p& r1 V2 h; @) n
6 L6 `8 K% X/ H; t& k: O
1.逻辑回归介绍9 S, O$ U$ f- \: c' I. F
2.逻辑回归api介绍% p- R. N6 r" K1 \
3.肿瘤预测案例
) q/ A3 r# T1 w9 \4.分类评估方法介绍
0 y) Y! H; D$ f ?" U: \5.roc曲线绘制过程
0 o5 |! C. @7 z' A8 e6.补充-类别不平衡数据介绍# ^' L" B' M: P* [2 M5 y+ o
7.补充-过采样和欠采样介绍
& k8 q' d; R- Y( z) u9 D( `8.决策树算法简介
8 p( K7 b6 }. T j, E9.熵的介绍# |4 k6 p2 L2 t+ ^9 ?: o
10.信息增益的介绍
+ P3 j' R+ d! z; A7 i3 w6 _ L11.信息增益率的介绍: T# p% G. p6 U) K) e) B! Q4 x
12.基尼指数的介绍
6 \: J& A+ z0 T) P! o13.决策树划分原理小结) j2 ], A! y$ X2 ~$ z5 [6 W
14.cart剪枝介绍
0 X- q I& a1 i6 m ?: N4 C15.字典特征提取
: O8 t& Y, p# ^2 A2 E5 M16.英文文本特征提取, L% O$ D, E( c/ F
17.中文文本特征提取
0 b' c1 Z2 R& e3 |18.tfidf内容讲解
# U0 h c( t7 a- R# r$ q: ]0 n1 {- i0 k/ s1 ]
1.决策树算法api介绍
# R' w! s, p i# G+ X5 Y2.泰坦尼克号乘客生存预测$ J5 E' ?* q! ^9 L# A* U
3.树木可视化操作9 d8 C- {3 P1 N1 |3 @
4.回归决策树介绍
9 r! d+ P( w% l$ H% w$ u# Q5.回归决策树和线性回归对比
. P+ Y! v& @5 Y2 c; v5 `6.集成学习基本介绍
" _4 R2 {) @' G7 U7 T8 ?5 Z7.bagging和随机森林
2 R" E3 |. B6 F" K8.otto案例介绍以及数据获取$ D# u: L/ D/ z9 Q# g8 f
9.otto数据基本处理6 l# @$ V: ]/ {0 f3 |
10.otto数据模型基本训练
. R0 [) a" e( d11.模型调优和确定最优模型
8 s% |! }4 g ^8 l( i# E12.生成提交数据
4 p& q+ b: G( M- v$ c+ a7 H& `13.boosting介绍
3 o6 z' W% I/ D14.GBDT的介绍' l5 x* n, [' T
$ L, V. u, P& m; T+ u* |* ]
1.聚类算法介绍 Y8 a" m- z+ ~# |
2.聚类算法api初步实现
; Y* _. l- J9 H# e8 t3.聚类算法实现流程1 ~8 h0 o, X/ x2 Z! B
4.模型评估; c, V' k+ H+ V
5.算法优化介绍5 l$ k" n6 g8 W9 G
6.特征降维内容介绍
8 h0 X3 k* F* c( g+ t" Y7.pca降维介绍
5 K7 s! x7 ^* d ] c: ~8.用户对物品类别的喜好细分案例
: O' O; t/ }0 Q8 o* P0 K9.初始朴素贝叶斯7 ^0 @% q7 k( I, r5 d i
10.概率内容复习% _ |: B0 _. ]3 }! a
11.朴素贝叶斯计算案例9 s( Q# Z0 b6 @$ c
12.朴素贝叶斯案例实现1
4 [: \# D& A1 } d, K6 H13.朴素贝叶斯案例实现2
T; {, N6 C1 d. | W: _; L14.朴素贝叶斯内容总结3 Z; N% P. {* z+ o m% G- i. D2 V
* Y; G' c4 F4 ?2 y* ?- t* i1.SVM基本介绍
* j# i# ]4 @$ J' P3 P2.SVM算法api初步使用6 |4 G7 B( g; P, D: y! V A
3.SVM算法推导的目标函数
: I: ]' P/ G/ v7 k4.SVM目标函数推导过程及举例9 Y) ?) Q% V. H8 a. O3 a9 K9 q D
5.SVM损失函数
5 n" E+ I `. f6.SVM的核方法介绍
. T7 X$ m4 x3 o* { V! {7.SVM回归介绍5 `. z7 j+ a+ D9 F/ k
8.SVM算法api再介绍* z4 w/ K, y4 \( E7 Z- v N* R
9.数字识别器案例初步介绍
; A" e- C* c0 x' h$ \1 l10.数字识别器-获取数据) w% v. \6 e# H$ [4 ~
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
& ]4 G( d9 z1 h7 ]6 |+ h: k12.SVM总结
- Q1 m+ R) }3 ^0 B) Z" e
2 s7 O) V+ T- X3 v" M$ u! c( B1.初识EM算法
8 w5 h# @5 t& _, ?8 ]2.EM算法介绍0 I; f* u4 R7 f6 R/ T q
3.EM算法实例% P- G: q9 ~/ d4 S4 R
4.马尔科夫链的介绍6 A; U& U# r5 e7 p H+ W. B# H. q
5.HMM模型的简单案例
, y1 U% ~. W. \- ?3 { \6.HMM模型三种经典问题举例求解- z1 J5 z8 G5 C
7.HMM模型基础
# r- ^, S) `8 t5 B; m4 s8.前向后向算法评估观察序列概率
# ?1 _1 d& K' ]: c4 I9.维特比算法解码隐藏状态序列2 X, [+ \6 j J3 [
10.鲍姆-韦尔奇算法简介9 G) z/ B) H# K# r
11.HMM模型api介绍及案例代码实现 X7 A) D8 F8 U: l
; `/ S }, Z \ @! e1.xgboost最优模型构建方法+ q+ k. w6 d# \, z3 k& N
2.目标函数确定和树的复杂度介绍" }: z r, |3 W/ X9 y! d
3.XGBoost目标函数的推导) r5 ^2 n1 _6 F6 p3 {- O3 a9 l
4.XGBoost的回归树构建方法4 k) S7 x+ Q) b
5.XGBoost和GBDT的区别0 N; M/ j) L6 q6 ?2 k, B0 B7 \
6.xgboost算法api与参数介绍
" e# _8 G+ [& }& p0 s! t7.xgboost简单案例介绍$ Z- G7 L( ?. r# @1 R6 b
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理; W* w2 l- a/ P" e- C
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练1 L/ L" N1 A( o5 X5 r
10.otto案例xgboost实现-模型调优+ W2 `' O3 p4 @4 J) `1 k9 P$ r5 i
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行; z( o& d8 j2 _' f0 P9 ^' T3 B! S
) v4 e5 f2 R3 x* ^
1.lightGBM简单介绍
9 s' Z& E7 M0 f2.lightGBM算法原理介绍
+ O4 ?& T4 e, [- Y% U3.lightGBM算法api参数介绍
9 w( v$ @' r& p' o; c) }# z( k9 S4.lightGBM算法简单案例介绍
& {' Q1 Z8 l( e+ P; A$ f5.pubg案例简介
f$ r$ v& t, A3 v( d% s6.获取pubg数据/ ~. w+ x' g/ G' X. O
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数2 U8 R( c* J* k& U6 V
8.规范化输出部分数据和部分变量合成 a0 G# d( {; @5 P
9.异常值处理1
# d2 z7 b: c) f$ T( g( F8 i( x10.异常值值处理2" A: o: ]' ~$ X0 g- T
11.类别型数据处理
1 |0 }4 ^' y! ?8 R12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
0 k- Z2 H# l1 [" S13.使用RF进行模型训练9 d% v! ^* G, p% h; p
14.lightGBM对模型调优1- O5 c- K5 n0 O5 ~' q
15.lightGBM对模型调优2: F$ g2 d) ^) ?/ D! ?
5 v3 l! i0 Q( @& i$ F. Q
; N8 _& o4 Q- k+ T& h. q, f' {〖下载地址〗
4 P, K% J& x7 U3 s+ Y1 }9 c r; j4 w
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