Python人工智能13天教程【学习入门精讲+14大案例分析】

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查看344 | 回复13 | 2021-5-16 15:35:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
17251010101134127.jpg   @; u( t' b6 F! ?* j8 g: u$ {

" [8 c8 @# J  b0 m& J〖课程介绍〗
/ ^3 E4 t5 E' B' 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
4 z: Y+ S! I3 [) q' a
6 a" f- ~# l* D1 l4 i1 ?1 y  q〖课程目录〗
- r& m. e% }9 V- q/ f+ Q1.机器学习科学计算库内容简介
/ e' p! ~! o3 \2.人工智能概述
; \  V' R" T$ J4 Y9 {3.人工智能的发展历程
3 n% ~; m# Z. V! E* h0 n* T  ?* C/ e4.人工智能主要分支
. e% t, j" M4 j! i. Q5 W5.机器学习定义工作流程概述" {; l; V7 j* O4 F, ?- k4 O5 L& X
6.机器学习工作流程各步骤解释
2 P' h/ c1 c  s- w7.机器学习算法分类介绍
! r+ i# G" `3 G8.模型评估4 G0 Y7 ^$ Y+ c& q9 R/ Y1 I
9.Azure机器学习平台实验演示1
9 {3 |/ O) e' _% j9 {: ^2 @/ s10.Azure机器学习平台实验演示2
  T6 o$ e: L+ D" a1 }( L& Q9 ~11.深度学习简介
3 v. x5 O1 d- c5 g( b: k12.基础环境安装" _3 m/ w9 W" _- K
13.jupyter notebook的基本使用1
5 k0 F# J; D4 [! |4 w/ o7 n% ^14.jupyter notebook的基本使用2( v4 B5 N3 i/ x! X# k( T
15.matplotlib的基本使用$ Q. I0 ~( d, c5 l
. j; \) O2 Q! S% m0 C3 N3 `5 [

3 d* E! Q; F5 p8 X: Q5 E1.实现基础绘图-某城市温度变换图
3 |! I' V: l7 z2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图, V- a: C: e& b
3.在一个坐标系下绘制多个图像5 j2 z1 S1 [3 h/ h( R
4.在多个坐标系下绘制多个图像* L1 T2 [1 w) c3 V. o/ g
5.常见图形绘制7 Y/ @: r4 i, l5 C. L4 g" b
6.numpy介绍
  L3 e  X0 G7 r. L1 L) b7.ndarray介绍
4 d8 {, T6 d' M) t+ u0 Q" ~, y8.创建0,1数组,固定范围数组& q  M* d# [3 ?3 L9 c! b5 u# |
9.创建随机数组& Y/ [* \, e% J+ V/ R9 B2 V8 [
10.数组的基本操作
" X4 }9 G4 o. f2 @5 ?11.ndarray的运算
( \" X! R# r. H  s. E8 D12.数组间运算
/ ]& A+ S" X) b9 H# }+ v* Q" U, F13.矩阵复习
4 W! v+ G# E( N- G* b7 W( y! P14.pandas介绍$ s8 n( H$ e" P+ b
15pandas数据结构-series! e, M% |8 g/ H
16.pandas数据结构-DataFrame1( n* r8 C4 F+ J- z/ q* V  }
17.pandas数据结构-DataFrame2
) F0 ~* K4 A+ _$ l18.pandas数据结构-multiindex和panel1 W: |/ y2 E/ O, i4 s: x' m

+ i" v# R7 Y' t$ B1.pandas中的索引
2 y, z6 o5 ?" X7 @7 |! |2.赋值和排序
/ v, ?  ~  a0 R2 C  x4 {3.pandas中的算术运算和逻辑运算* j* w9 R1 k, W
4.pandas中的统计函数" @& n' F) v/ O: p9 W- N
5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
5 L* W. P9 s! M# J$ ^4 n6.pandas中绘图方式介绍
( u9 ^6 K/ }' E/ d2 w# \& ]3 G7.pandas中文件的读取和写入3 a& Q. b3 O$ a9 D
8.缺失值的处理2 q7 u6 p: K/ W/ ^3 o' o2 u/ u7 k4 d
9.数据离散化
4 h. N, M6 H9 P10.数据表的合并
& s; b6 i% E1 w$ q/ B% Y: D11.交叉表和透视表介绍
. j  k- S& ]& r9 _& {12.分组聚合介绍) t; q$ A! G' x  O& e
13.星巴克案例实现0 R- I- f5 j& \4 i  e% a2 ?
14.电影案例分析1& G& O5 [# f6 {: I) O+ ^
15.电影案例分析
3 a* Z5 \' P: l0 Y, R% q2 g/ [1 l2 W( d+ N& e" j" A
1.绘制单变量分布  p  ?" |0 r; p. H4 b. q1 z
2.绘制双变量分布图形  V" T6 L8 v- F
3.类别散点图的绘制
- F6 @3 Q3 z$ g8 R# |# ^! q/ p3 @1 [4.类别内的数据分布和统计估计
$ Q( O" f3 z( s) E5.NBA数据获取和相关性基本分析
7 f+ x4 |0 Q6 y- j8 T9 B6.对数据进行分析-seaborn- a( @! f  H2 z$ {: X8 s5 [
7.衍生变量的可视化实践
. i; `9 K8 g9 d8.球队数据分析# m$ a) R* [* N: `3 f# o7 G) {
9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理/ f# {0 \$ ^! p8 x+ L
10.数据类型转换(面积,户型)5 A7 [" f0 L+ {4 ?
11.房源数量和位置分布分析) p( g: g) S: t
12.户型数量基本分析
: [; ^( U( \( ]8 X8 x8 T* m3 Y13.平均租金基本分析6 U+ q. c3 T8 W, s" V$ W: J( \9 F
14.面积区间分析. a& A! C  M; l6 x" |3 \

. S6 o, [3 S2 A2 S1.K-近邻算法简介% q+ G3 Z  Y) D# T  x2 }. Y
2.K近邻算法api初步使用8 w$ k  z3 P/ e+ q4 V( u7 H' v* _9 o
3.机器学习中距离度量介绍  F, I  e% B& q1 S
4.K值的选择介绍: m# g- e' V: u( V/ X/ _+ D+ v
5.kd树和kd树的构造过程
7 U+ e% t7 D# V; u- a1 w6.kd树案例实现' L2 @! U' ~- s/ M4 T. L3 I* H
7.数据集获取和属性介绍
9 u# j% b7 x& v9 J  i* n- M2 A8.数据可视化介绍
; k$ s" v; i2 `2 h1 l3 v6 Q9.数据集的划分. ]- e7 u7 C5 ?1 ^9 u+ m6 n3 s
10.特征预处理简介! I, p5 _& U6 ?  F' c3 p5 v- z
11.归一化和标准化介绍
7 c/ T' I- Q4 Y( g& w12.鸢尾花种类预测9 o* m7 x6 J7 u* M& h
13.KNN算法总结
9 ^' c7 w2 }. W- t8 j9 {' H2 X14.交叉验证、网格搜索概念介绍+ l( l" y6 K  |: ]1 e
15.交叉验证、网格搜索案例实现
) R1 f6 [) ~: d7 {1 ]% `6 G3 |) x+ B
# u4 Y+ ~: o; h, ]! t1.案例-Facebook位置预测流程分析
. d4 |( d# l9 l7 l0 C& @2.案例-Facebook位置预测代码实现1
2 g/ z4 _% K3 T$ N* `( x- F3.案例-Facebook位置预测代码实现26 L1 C! u2 `5 P$ d2 H/ m# n$ g
4.补充-数据分割和留出法
0 C. a6 S/ |7 N, ]3 C* x5.补充-交叉验证法和自助法
$ ~% F& T" {$ v! c6.线性回归简介: e7 g% N& c) i" {
7.初始线性回归api
6 ]* U* S, W/ U* g" K+ A* |8.数学:求导( p  W' h( a! L! \8 [3 F
9.线性回归中损失函数的介绍
3 U5 G8 E) V# D10.使用正规方程对损失函数进行优化* j7 q% W8 |$ p7 s$ w
11.使用梯度下降法对损失函数进行优化6 ^# Y, p' Q2 v" [
12.梯度下降法方法介绍
  }; A6 H: J; I* ^3 U& e13.线性回归api再介绍
3 I* w; v3 V2 c& ~& }8 C. @& x/ u$ w9 I14.波士顿房价预测案例* R5 ?! ~- E; E9 g
15.欠拟合和过拟合的介绍* L4 O" z/ ?, F/ I) x7 `
16.正则化线性模型
2 Z% o' h" d0 W% ]7 R  m8 f17.岭回归介绍
* @( ]2 ~) S& ]  ~1 s: i18.模型保存和加载
  _6 O, y1 ^  U2 a1 G1 D  S% G
) R" a9 m. N  J! |1.逻辑回归介绍7 R1 ]3 F! H# V
2.逻辑回归api介绍
: c5 O5 e  X$ R1 J) ?1 x/ v9 Y: Z3.肿瘤预测案例! ]* [) J# m6 v" _* X
4.分类评估方法介绍3 L  n) L8 b, z2 {
5.roc曲线绘制过程* J5 B: U4 i# t8 }
6.补充-类别不平衡数据介绍. |# X+ w, s# `) ~- l( h) v7 K! U
7.补充-过采样和欠采样介绍
6 c/ @; X3 n3 q6 I% v8.决策树算法简介& Z7 S' i+ G' |" d; I) w$ B4 o. G
9.熵的介绍
. F8 L: M* ]* t2 h; Y. |10.信息增益的介绍- H- r( Q( a+ P+ n( {0 {  ?
11.信息增益率的介绍6 q7 J: x6 A7 A- n4 O1 s
12.基尼指数的介绍
8 C2 A4 e, N. ^% |0 N$ B13.决策树划分原理小结1 {# j4 F, v3 D2 F$ R8 W( F7 i
14.cart剪枝介绍" ^, s" [- x  Y0 |7 C3 p' Z0 ~
15.字典特征提取
8 z/ A0 H" O1 i/ m16.英文文本特征提取
! H3 ]7 R& E2 \8 D' c0 c17.中文文本特征提取
  @* b  m* A6 q1 D18.tfidf内容讲解
& m3 W& m. Q! n* ~. U5 P% q
, g) }# a- ]0 A1 @1.决策树算法api介绍6 t8 y% o; k- J( ]
2.泰坦尼克号乘客生存预测) L8 {- T1 p: Q: E- Q: [
3.树木可视化操作* r# s- ]3 O( [7 F
4.回归决策树介绍
) b- b& ^/ {. @5.回归决策树和线性回归对比
  q8 s4 u5 [. v8 o9 _; I6.集成学习基本介绍8 i: R, W8 c4 H% {4 P2 @
7.bagging和随机森林9 B. @2 H$ i2 x7 t
8.otto案例介绍以及数据获取
) u2 L1 P+ R8 y) L9.otto数据基本处理
+ `; |/ B) P0 T/ q4 p( l" ]% ?+ \5 m10.otto数据模型基本训练$ c& c8 C9 M' E/ [$ K7 ]  }$ G. i4 N
11.模型调优和确定最优模型6 o& [0 i$ M. U0 z' }7 o' g
12.生成提交数据
: w# V* j; S3 g8 a8 A( U8 A13.boosting介绍
+ W; l- `& U% m/ Q* e/ n: p14.GBDT的介绍& R2 s  R7 d' {5 ~7 Y# c0 x# G' X
: B4 x8 i: D& }& h4 [7 {
1.聚类算法介绍2 b% x8 w: r0 l9 s
2.聚类算法api初步实现
& v* @1 Y4 w0 W* S- n3.聚类算法实现流程
, b# G( I$ m. A6 B4.模型评估/ L2 E; J5 Z, E2 [) G' {9 y( s; q: V! N, H
5.算法优化介绍7 h0 ?5 x, y) O7 W
6.特征降维内容介绍2 J1 w3 c8 s) i0 N  Z* A! D% z
7.pca降维介绍1 s+ E8 {* j4 K. ^( J6 E( r
8.用户对物品类别的喜好细分案例6 l" r% k% }+ A; O; O2 c( E' b$ A
9.初始朴素贝叶斯
; B- Y5 m* A% K9 _/ U10.概率内容复习
" X+ w' z$ G6 z* q' @/ t11.朴素贝叶斯计算案例& v- ~: J1 K, N6 Z4 L/ u" f/ F( _
12.朴素贝叶斯案例实现1& [. ?& \0 D% g
13.朴素贝叶斯案例实现28 F* o$ s9 W) M1 Y! T% B
14.朴素贝叶斯内容总结
# n! T& d# d) k" u/ r
9 k! s4 E# S, O# j" s1.SVM基本介绍
. M' i, x- Y" s' ]6 ^: q( i+ Z* {, e2.SVM算法api初步使用2 ]) X/ E( D7 j6 i4 r4 ]
3.SVM算法推导的目标函数
  Y1 n2 @/ f! F& q4.SVM目标函数推导过程及举例  n% @) J% a  N
5.SVM损失函数; k! L* B' \3 w! _2 X
6.SVM的核方法介绍
* u$ M" k" j5 C5 D, b/ Q7.SVM回归介绍" H, w# k6 O2 _  ]  `% x1 t9 e/ R
8.SVM算法api再介绍8 Q; _. F7 x) @9 ?
9.数字识别器案例初步介绍1 J6 L0 \( F2 }( w; N% c+ d' b5 w) E
10.数字识别器-获取数据
) z7 o. Q1 T/ s# K) I11.数字识别器-数据基本处理和模型训练
, z; L& L4 Y. f& w! y3 N12.SVM总结
5 S; k% H; i& I: f
' N1 Y$ o8 P) z# Q0 N1.初识EM算法
* q  t" E+ p; K+ T, _2.EM算法介绍" R% A8 h. F0 u
3.EM算法实例" o% M" c2 _0 f$ g
4.马尔科夫链的介绍. W8 i% Q  X( @3 C  S. s
5.HMM模型的简单案例4 W/ }$ K; t& ?1 w7 a
6.HMM模型三种经典问题举例求解9 c  P# o& @& s& Y, O2 V* u
7.HMM模型基础
1 I3 A) u  o8 p9 [8.前向后向算法评估观察序列概率
7 u' K3 |' l+ E1 c. v0 X9.维特比算法解码隐藏状态序列* F  E# g9 p6 l( q# \* H
10.鲍姆-韦尔奇算法简介
# Q$ z$ B9 y- a/ _11.HMM模型api介绍及案例代码实现* B# G9 v1 n! i  ^! U( h
: Y1 {, H. i+ K* [! x: N
1.xgboost最优模型构建方法" U5 y8 e6 j1 S
2.目标函数确定和树的复杂度介绍
4 {2 G! s0 F. O. C. A* J3.XGBoost目标函数的推导2 G: l( y7 i% Z& _( k( g. h
4.XGBoost的回归树构建方法
3 B  S9 T1 n7 O9 L5.XGBoost和GBDT的区别: @4 G; R, Y; s) m7 O
6.xgboost算法api与参数介绍% \5 H) P' t6 Z5 q8 y: g
7.xgboost简单案例介绍0 R/ D" n% M' }- M  z( h
8.otto案例xgboost实现-数据基本处理4 d, L1 k9 X  O) @
9.otto案例xgboost实现-模型基本训练
- e) r0 I0 X% @10.otto案例xgboost实现-模型调优0 W. J$ B" }: F( \8 M1 M
11.otto案例xgboost实现-最优模型运行  K7 A5 s5 T" X; t1 K# N' |9 @
+ ?/ M1 [9 L7 R9 W5 n
1.lightGBM简单介绍
4 u/ h3 c. o0 }% `" ?( A2 m8 ?2.lightGBM算法原理介绍
% T% v! @5 q/ O0 {: _! n6 v, Z3.lightGBM算法api参数介绍: I+ Y2 Z6 Y% J* n! w0 I: Y
4.lightGBM算法简单案例介绍
1 w/ W- N4 M5 `& S5.pubg案例简介
. K) A* {, Y$ R2 P1 P- \6.获取pubg数据+ h8 l$ F9 O+ ?
7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数9 [) D) ?4 g/ x6 ]! I
8.规范化输出部分数据和部分变量合成, i9 B0 `6 @. J0 h& }  I
9.异常值处理1
1 i1 p; C& T7 Y! H+ u' A10.异常值值处理2
, \; S' Q7 i7 c7 u7 `. Z11.类别型数据处理
2 g* m, p; L$ r7 h! r; Q, i0 {12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
2 {3 Z* z. n  v& b3 `13.使用RF进行模型训练6 Q; [7 G% z4 g6 Y$ L" O; b
14.lightGBM对模型调优1% K( N5 k! D) r! n
15.lightGBM对模型调优2
5 K& P) [# i8 u2 o5 }. d& h! o  v9 F# k* w* c, [. m# X8 O

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sunshingging | 2021-5-17 07:02:41 | 显示全部楼层
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2583151529 | 2021-5-17 08:44:17 | 显示全部楼层
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ustc1234 | 2021-5-17 08:57:17 | 显示全部楼层
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xiaoyou | 2021-5-17 14:01:52 | 显示全部楼层
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秘书长 | 2021-5-18 19:09:03 | 显示全部楼层
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jxg | 2021-6-3 10:16:03 | 显示全部楼层
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gyh-best | 2021-6-15 21:58:59 | 显示全部楼层
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么得感情 | 2021-6-18 10:33:19 | 显示全部楼层
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a1197191116 | 2021-6-27 10:57:25 | 显示全部楼层
不腻你不腻好  结婚看
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