0 u: {( J, x5 }2 m# @% K. P
. n* L4 b; P. z& I* A/ \〖课程介绍〗
6 [7 ?, c2 J8 }6 T4 b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
3 {* O! b7 p$ |
/ M% z" K4 `+ U6 t( x〖课程目录〗: l, _% Z. `7 u7 ~2 Q3 y( [
1.机器学习科学计算库内容简介
8 j( n; i5 r) S9 [2.人工智能概述
- z( D% U% X) w' `& l1 r) ~3.人工智能的发展历程1 @' h7 j8 U8 r
4.人工智能主要分支
V3 r+ d$ }) X% ?6 a/ |5.机器学习定义工作流程概述
& r! z* o# s+ u/ h$ v6.机器学习工作流程各步骤解释) C4 w5 i2 [. g- u T& n# q, P* I
7.机器学习算法分类介绍- \3 X' x' K$ T5 y
8.模型评估
$ o. R$ z/ O; q) v3 R2 B4 s9.Azure机器学习平台实验演示15 e2 Y7 R7 o+ q6 g" O# M |
10.Azure机器学习平台实验演示25 ^% P; Z/ t/ j( g
11.深度学习简介+ `7 q' T: l! M, p
12.基础环境安装; w U5 m- y. D% w
13.jupyter notebook的基本使用1
8 s& e; [) h4 Y/ S! {' r3 e14.jupyter notebook的基本使用2* I# b* _" x) c) {8 u2 R
15.matplotlib的基本使用" L: c; W5 z& \* t
. p# x! K% J& d% _- x+ t6 B4 |
% E9 T! ^; T4 X7 g+ C q& P1.实现基础绘图-某城市温度变换图
: i& _' P7 m6 g4 G3 i* y2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
( q: H9 a7 J( w* o4 o3.在一个坐标系下绘制多个图像
- k1 e0 ?! O6 W4 D. u! [( N4.在多个坐标系下绘制多个图像+ A4 D, `- j; ~! _" o4 |! o
5.常见图形绘制
4 x# ^, {, I1 }6.numpy介绍
# Z) Y+ T- P7 M$ J4 N( W3 N3 R7.ndarray介绍
1 m& T) n! k6 z2 I8.创建0，1数组，固定范围数组
9 \+ O: B" J) @) A) T9.创建随机数组8 U6 p+ U! @0 v" w s
10.数组的基本操作
9 m0 _0 `' C/ t; _! s8 r. n4 s3 Q5 V11.ndarray的运算
: E( \. E( n$ C& `! w# |6 Z12.数组间运算
' c$ {8 w3 X m' A2 Q P13.矩阵复习
7 ^ O9 Y a. E14.pandas介绍- }( I* j% e1 I5 S$ P
15pandas数据结构-series
+ N" r2 n7 {& t( {! _; I16.pandas数据结构-DataFrame1$ z. e% D% d) ^( H
17.pandas数据结构-DataFrame2
" i. _. ]! W: V0 b% ]18.pandas数据结构-multiindex和panel8 M) n# H$ V) ~
6 }6 x6 Y# j5 ]' C& g0 P1.pandas中的索引
) t. F0 P# S& v- Y7 G2.赋值和排序
4 ]+ V9 R2 @" u: A% [; A3.pandas中的算术运算和逻辑运算4 @9 ?# D: ^$ S* q% Q8 H/ b
4.pandas中的统计函数
" V: f4 ]/ J, H D/ U4 K* O5.pandas中的累计统计函数和自定义函数3 J/ C2 K2 [3 t* p- K
6.pandas中绘图方式介绍( [) Y+ x* L- v6 o) }$ s
7.pandas中文件的读取和写入( T; O- [- Z9 S. H
8.缺失值的处理
% y3 R& c8 i5 `- U6 w& C9.数据离散化# y4 l% m6 ]/ r) j) {
10.数据表的合并
! h! V% R* H3 L8 g, o/ i, ?4 }11.交叉表和透视表介绍' h8 @9 ^5 s$ M8 Q, F' `6 n
12.分组聚合介绍7 i, \0 Y# u- R
13.星巴克案例实现2 _. V' T( E; g& @# j% ?' i" _
14.电影案例分析1
9 \) z2 v; B9 R: O15.电影案例分析, j' l3 ~- y- Z3 ~& I7 |2 u3 N
5 Q! M* v7 A9 r) E
1.绘制单变量分布
; l) S% u x7 }6 t3 H/ P2.绘制双变量分布图形
% j2 q) u$ G$ j) P3.类别散点图的绘制; x' J. k6 D5 i2 w$ K
4.类别内的数据分布和统计估计- s! H! E! r8 R
5.NBA数据获取和相关性基本分析 T: r8 `9 P; O- ^3 f
6.对数据进行分析-seaborn
, q! r8 l" \2 I% R0 j$ _- a* t7.衍生变量的可视化实践+ @ X$ B7 e! P; q( c2 u; ?
8.球队数据分析
! I: Y2 L1 u, }& Q I9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理6 K" v' k+ V; c
10.数据类型转换（面积，户型）
% D; L: X+ a6 x4 l$ x! D0 d, ~# \11.房源数量和位置分布分析
/ d- @4 d6 l& W; k* r% a d* G) j* a12.户型数量基本分析
# p p$ S5 Q$ }8 O: d+ R2 R" p3 l13.平均租金基本分析! m+ q# @5 N' ~4 x/ R1 S
14.面积区间分析
: j( p! t. A3 _6 w1 ?# i/ e5 D0 h( D' f- o, A/ P+ `
1.K-近邻算法简介
6 D4 Y# H2 S- S% D2.K近邻算法api初步使用7 w1 G4 ~- q5 o* j
3.机器学习中距离度量介绍
5 X, K( ^7 I l4.K值的选择介绍/ J7 C1 a- I9 Z
5.kd树和kd树的构造过程- U7 t: j5 x2 R: k" L8 C
6.kd树案例实现 J* i% l `5 ?
7.数据集获取和属性介绍
& ~: | @# {- m) d# s# D8.数据可视化介绍* D2 m" H- E4 l
9.数据集的划分
0 T# L9 P# i- n10.特征预处理简介
+ s, ?5 h9 p8 \! u% p) A- `11.归一化和标准化介绍
, A: o) r1 | R12.鸢尾花种类预测
6 d( }+ i5 V: J13.KNN算法总结
+ z# l1 t, _# i4 t: X& l! ~. S14.交叉验证、网格搜索概念介绍" c$ O& ^4 \ J
15.交叉验证、网格搜索案例实现5 ?- E( h& K, j2 n- {6 v2 ]5 n
9 Y: ^/ N; w7 J0 D* \. g
1.案例-Facebook位置预测流程分析
, I; J8 p2 m$ P( y8 A: k2.案例-Facebook位置预测代码实现1
! K9 a6 t' l( _3 A4 B$ U+ U3.案例-Facebook位置预测代码实现2
3 _6 |0 [3 S+ t O7 t! Z/ Q4.补充-数据分割和留出法0 I3 r6 a0 L; `$ }4 g9 Y
5.补充-交叉验证法和自助法/ A( r5 s1 D( z7 @7 ]
6.线性回归简介6 r* n/ g0 b+ U3 c- ^8 @
7.初始线性回归api; L+ `. |/ z* h% u: {+ |& {: c7 X
8.数学：求导9 S8 S1 r, [3 u; p) R4 n1 ^: L
9.线性回归中损失函数的介绍' T' b1 D& O2 H) ]
10.使用正规方程对损失函数进行优化
3 ~+ x/ o2 k$ i: Y11.使用梯度下降法对损失函数进行优化 v. R5 Q: K' |, f: ^
12.梯度下降法方法介绍
m8 O+ Q( I- i7 E# C13.线性回归api再介绍' |0 |9 n, y& u# d: z& i o; d) N
14.波士顿房价预测案例
8 @6 _/ ?: N5 n0 K15.欠拟合和过拟合的介绍$ l- u+ B9 B, W1 r- s
16.正则化线性模型
/ I' [# D& @& ?5 V9 ^17.岭回归介绍% H9 f. G" [- `0 ]$ l3 U% [
18.模型保存和加载
i5 `+ t t3 e! X: j! M4 U$ V( Q
1.逻辑回归介绍
- V6 d& p# V! B* F N/ }* I2.逻辑回归api介绍
2 ?) ]1 N6 l0 }1 I8 I% C+ T3.肿瘤预测案例$ c( f4 r: M- q4 w* J9 N
4.分类评估方法介绍
! z% x8 z3 S% x5 j5.roc曲线绘制过程
% a, E8 C& f+ }& m6.补充-类别不平衡数据介绍
! G7 n' `; S, L% l; l7.补充-过采样和欠采样介绍
7 o% r: y Q( ~: ~8.决策树算法简介
3 q, {7 I9 x8 O; z; x( Q% K9.熵的介绍
/ u( V; z: J" P2 x+ {8 g10.信息增益的介绍
9 y# R7 @9 e5 |4 Q11.信息增益率的介绍
+ H$ ?6 s, g& x$ J/ `* ~5 O12.基尼指数的介绍! P( Y6 C% g8 U' s
13.决策树划分原理小结+ E4 }6 v% R [; I2 x' V* d$ n
14.cart剪枝介绍
( m& B' ]5 f# ?% `" ]( G15.字典特征提取0 u3 Z, t- b+ Z$ }# i
16.英文文本特征提取- t. f3 k; d) W, H; W! F# q9 t
17.中文文本特征提取; ~2 s$ X) X: Y7 ~7 q) E4 e
18.tfidf内容讲解
7 R" [+ K) k& F4 B7 I% _3 C" Y& P# T6 U+ C. d$ N! j1 x; U
1.决策树算法api介绍
& [, C, ]+ \# C7 f8 P) [5 ^1 P2.泰坦尼克号乘客生存预测% {* L" g5 ]8 C+ s9 d& c
3.树木可视化操作
0 H6 n' h) v5 n+ K- W9 ^4.回归决策树介绍/ Y* c/ G) }) ]$ M$ X% y
5.回归决策树和线性回归对比) p9 G/ z% c8 ~+ C4 a% b
6.集成学习基本介绍# B+ O6 q7 e6 {+ p' `0 B8 Q, ~
7.bagging和随机森林
4 b7 |$ f: L' J2 T8.otto案例介绍以及数据获取
. w9 M( N& t" Z( r( I9.otto数据基本处理! J" I7 j9 S' r
10.otto数据模型基本训练
( u- ~5 P! A% k! q; |11.模型调优和确定最优模型
0 P+ ~- h; o% q6 Y9 Q% J8 o# l4 o12.生成提交数据
@) z; H# c9 ?13.boosting介绍) {! X: Y6 y8 d
14.GBDT的介绍
. {0 `2 j% \- a0 g, ~! k
/ D$ ~; `7 d8 @1.聚类算法介绍
0 M8 f+ ^* ^: I& p! k; @" d0 C2.聚类算法api初步实现 ?( Q8 M$ Z' n- {. _% E! {8 ?+ w
3.聚类算法实现流程
/ T1 G0 Y0 d6 \9 p" v4.模型评估8 N e6 F" ~% p2 @7 K. h
5.算法优化介绍( ]: v) H3 b9 O0 s4 ~
6.特征降维内容介绍
: b, ^) {+ D1 H4 Y* p6 S6 q7.pca降维介绍
) j f4 X( ?3 D7 g8.用户对物品类别的喜好细分案例
: ?. a; H6 @# i+ K1 @9.初始朴素贝叶斯
$ o* i$ H* }' M3 d10.概率内容复习
: v/ y7 ]. i+ v9 M11.朴素贝叶斯计算案例
) D8 b# ^# S, ~12.朴素贝叶斯案例实现1
& r4 f+ F% v; @13.朴素贝叶斯案例实现2/ E$ s/ Y' u9 z6 G8 D; m
14.朴素贝叶斯内容总结5 F, a) r7 |/ L1 v8 a! n3 a; y
( J& d! G" `0 t& ?) N! L, F/ W1.SVM基本介绍
] o( B. W) _& B6 i' |. c2.SVM算法api初步使用; H9 B0 j" {# J+ T( y
3.SVM算法推导的目标函数3 a3 ]6 Y4 r( O
4.SVM目标函数推导过程及举例6 Y) X7 d$ K5 A& d3 W# R
5.SVM损失函数7 R, } R1 F2 K ^* }+ j' I
6.SVM的核方法介绍5 |) L3 m+ g8 I3 @
7.SVM回归介绍
+ @4 t: A1 j* y+ U8.SVM算法api再介绍" t8 ]/ I* y' q1 p# `$ n/ d
9.数字识别器案例初步介绍
1 ^! [! C4 O$ D1 }10.数字识别器-获取数据( e# U2 ?9 x! @$ p P$ |
11.数字识别器-数据基本处理和模型训练2 c9 q4 z. e2 O- s$ W( k
12.SVM总结
1 u0 Z, h# j$ `5 F6 |4 i+ w w: U0 \) S. K: e
1.初识EM算法# U* U$ a, v2 i" X1 S+ m% t! L
2.EM算法介绍$ P {" U7 H$ q5 H L7 H8 Q
3.EM算法实例, p: F4 d7 r3 j8 ~4 ]
4.马尔科夫链的介绍
9 f d( c' y; D. l8 N5.HMM模型的简单案例) P2 I2 `4 R/ e8 ]) F; G
6.HMM模型三种经典问题举例求解
: @' c0 H8 X( x, _# d7.HMM模型基础
' |. m2 Z; u" U8 E8.前向后向算法评估观察序列概率4 [, ^* J" X( ]- K, N$ I
9.维特比算法解码隐藏状态序列. T1 T" X' t3 c
10.鲍姆-韦尔奇算法简介. ?8 o/ F* U, x
11.HMM模型api介绍及案例代码实现
# m! K! j; S. ]3 K
) F5 v1 d; B( ]- U' l: [1.xgboost最优模型构建方法, w1 I! p+ a `, [( q8 o) k0 A
2.目标函数确定和树的复杂度介绍; y5 ^! y0 \. _ b B
3.XGBoost目标函数的推导& K- n- c6 b2 m# z6 ^2 w3 {
4.XGBoost的回归树构建方法
* w" T: U7 B: i0 d C5.XGBoost和GBDT的区别
# B. n; I8 N- v% O! {7 D3 u2 x6.xgboost算法api与参数介绍8 ~, R* g J! S" o
7.xgboost简单案例介绍# y+ h% B2 Z5 W4 r% G# k
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理6 n* n' j. Y6 ]3 F" g4 k
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
( f. }4 H% f9 [0 p) q e9 a10.otto案例xgboost实现-模型调优* ~8 c' f" y8 o# }- q
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行/ c% N* s" J1 F" i4 V
2 g$ Z, [) N5 d+ r1.lightGBM简单介绍8 G5 ^% ~1 a7 u4 ^% D) r; E
2.lightGBM算法原理介绍/ }2 N, v5 D" f$ T! ] M
3.lightGBM算法api参数介绍
; e5 u* h8 w# }- e9 v4.lightGBM算法简单案例介绍. A+ ~8 Q) C2 U
5.pubg案例简介
! u# d, R5 H0 L8 j6.获取pubg数据7 r2 u, w5 G; M( g2 X
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数0 z0 y5 H% X0 r; @' C
8.规范化输出部分数据和部分变量合成! ~$ t y5 @7 _8 t- O0 x
9.异常值处理1, p" n4 _; m! X
10.异常值值处理2
9 n% L* ?# h3 u0 B& X1 U11.类别型数据处理
2 F; } m5 s# |' j$ N5 R12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集( T8 A7 S) }. M* r& c
13.使用RF进行模型训练
! h9 s2 ~" R$ }. M14.lightGBM对模型调优1" W) D! _" g2 [* m
15.lightGBM对模型调优2
( s& b( j7 \/ c: P4 _, J6 i* B% Z! ?7 \7 k% ~! l" q
% d" x& J. R% y# b6 k
〖下载地址〗
2 p" a; \5 h$ w+ [- U( c. w2 Q% W7 l% E9 }5 z
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