麦子学院 人工智能AI课程 Python数据分析与建模库 机器学习经典算法 案例实战视频教程

冰点也疯狂

) i6 e* Z! ~8 p7 k1 e* P
课程大纲：
7 T8 J: ?: C' [+ J  X第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
( \6 _! A" u% x5 J% |: g' W第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
8 e1 v+ ?9 i6 N8 m第3阶段：机器学习案例实战【65课时】

% y$ Y. S+ x; w9 g' i& @) {; b( x课程内容：
5 t/ C7 h! l+ }$ s1 \第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
01 Python快速入门【10课时】
$ q) [( S% b4 H课程介绍：
% K3 [8 j  {; B0 q% M# ~, ]. g$ WPython是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。本套python入门教程，为现目前国内最全面的Python基础视频教程之一，由麦子学院资深Python开发工程师录制，主要围绕Python编程实战方方面面展开。

课程目录：
/ ^3 q" j/ f6 ?7 \$ e/ o- {" P1.系列课程环境配置
2.Python快速入门
3.变量类型
0 k1 w& x3 O/ x8 B9 H1 }/ S4.LIST基础
3 U% F4 Y1 X9 T$ @: W1 }  G  z5.List索引
) F  n; x) h5 V0 W" m: i+ `. F6.循环结构
7.判断结构
8.字典
9 W5 [& B! U5 L. C9.文件处理
10.函数基础
$ ~/ @" k# O2 C" x! _# P& K. H
02 科学计算库Numpy【5课时】
3 R# X$ h5 v' B8 k! m( Y) K课程介绍：
Numpy是一个基础性的Python库，为我们提供了常用的数值数组和函数，可用来存储和处理大型矩阵。本套课程就详细和大家介绍下Numpy的相关用法，希望能帮助大家快速掌握Numpy相关知识。

! T, n/ v% G- S课程目录：
4 s3 F7 ^8 Z! V3 R/ T9 P3 s1.数据结构
2.基本操作
0 @7 y1 G+ y, H8 B& ]2 h) U- }' q3.矩阵属性
4.矩阵操作
$ m5 h# y& ~4 E! N4 M! ^* x; M5.常用函数
8 b* A" p) F2 z
. O/ J4 T* D. Y  u$ z9 {03 数据分析处理库Pandas【4课时】
) m  D0 j% D  E* y2 Q3 C9 v课程介绍：
pandas是一个流行的开源Python项目，它的名称取panel data（面板数据，一个计量经济学的术语）和Python data analysis（Python数据分析）的意思。本课程将详细为大家介绍pandas在数据分析中的相关用法。

3 ]$ T+ O1 P5 D! Y7 o$ a课程目录：
3 l2 \3 [3 }- y8 a6 ?1.数据读取
2.数据预处理
1 r5 e  Q  ~  Z$ K  L3 g* E# k3.常用函数
$ p3 x" U3 Z7 f0 \$ z5 J$ R1 Z4.Series结构

2 @! }: d# r% Q; w6 [% t0 F$ ~# ?- c04 可视化库Matplotlib【5课时】
课程介绍：
) f: \. |, V& V& D* F  j1 Pmatplotlib是一个基于Numpy的绘图库，本课程将详细为大家介绍可视化库Matplotlib在人工智能领域的相关应用，希望可以帮助大家更好的掌握相关知识。
) W. \# {) Q! r4 u! |3 U
课程目录：
3 m6 t( l& J7 T- k! s+ P! I7 ^1.折线图
+ ?1 ~/ u6 T7 \$ P3 ?2.子图操作
3.条形图与散点图
4.柱形图与盒图
9 M  K8 w  g6 K5.细节设置

- R9 \* X# Q* s2 d' p05 Seaborn可视化库【12课时】
课程介绍：
seaborn是斯坦福大学出的一个非常好用的可视化包。为了控制matplotlib图表的外观，seaborn模块自带许多定制的主题和高级的接口。本套课程和大家介绍的主要是Seaborn可视化库绘图方法的演示，基于模板展示可视化效果。

课程目录：
1.课程简介
2.整体布局风格设置
3.风格细节设置
5 ?$ ]5 H8 V) t2 v' H) W4.调色板
5.调色板颜色设置
" l; b' b4 ?+ p8 W6.单变量分析绘图
2 R$ s9 T% `9 A% ^% o; A$ v7.回归分析绘图
8.多变量分析绘图
9.分类属性绘图
10.Facetgrid使用方法
! |9 K- s6 u$ C* k- ^11.Facetgrid绘制多变量
$ K" a6 x. a3 L+ [& U12.热度图绘制

! U3 ]* W3 G0 @8 z: [第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
01 回归算法
课程目录：
1.机器学习概述
9 @3 a% \% {0 \2.回归算法
3.线性回归误差原理推导
% N4 v9 x3 |4 v5 S+ R' G3 F1 M4.目标函数求解
# l! L0 @6 Y0 q1 g5.逻辑回归原理
6.梯度下降实例
* X8 c7 w: i1 t& M) G7.梯度下降原理

; f; |6 B1 d0 k( _8 w02 决策树与随机森林
. s. b: p: Y1 O2 v! w' y课程目录：
1.决策树概述
2.熵原理形象解读
4 j* P" E2 b( A  J& \3.决策树构造实例
; M4 I: Z) T5 S0 W& y" X5 |4.信息增益
  N# |  g+ I9 y- y# z7 e5.信息增益率6.决策树剪枝
2 h: {( k& O  b& z: D5 ]% ?  z% y7.随机森林
& K0 B) z- y% F) v4 F' N! J- R8.案例决策树参数
8 \/ U3 U& f* F0 b7 ^" x) L( x
; ]' {0 _/ O9 O; @, A# G2 X$ @% [! E03 贝叶斯算法
课程目录：
1.贝叶斯算法概述
; P# }) M. z7 \. D2.贝叶斯推导实例
3.贝叶斯拼写纠错实例
# _, g6 r$ t' K$ Y4.垃圾邮件过滤实例
  R0 w- r8 m% r% K  I5.贝叶斯实现拼写检查器
, w5 C. g- i, N
04 Xgboost
课程目录：
1.集成思想
2.xgboost基本原理
3.xgboost目标函数推导
# U" R; a7 K! P- L0 e4.xgboost求解实例
5.xgboost安装
6.xgboost实战演示
/ j, o2 e& W! i7.Adaboost算法概述

05 支持向量机算法
课程目录：
1.支持向量机要解决的问题
2.支持向量机求解目标
3.支持向量机目标函数求解
4.支持向量机求解例子
5.支持向量的作用
" j6 E4 W' W3 w) m6.软间隔支持向量机
  y" I! H' l+ Y3 P1 J& N7.核函数变换

1 V; @+ ?* F7 `9 q0 X  @5 }+ J+ F06 时间序列AIRMA模型
课程目录：
! W  N3 {7 U4 s$ }, |  o7 p. ^; d4 g1.数据平稳性与差分法
$ s1 k1 f( d8 C9 T, b1 \9 n$ s2.ARIMA模型
3 ?, T- ?& T! f" c4 V' j3.相关函数评估方法
4.建立ARIMA模型
7 q- }  P5 \1 J6 ~4 h5 s5.参数选择
% \# m$ [! D( g0 ?/ N5 @
# M8 q' t* Q% f1 c/ M/ E( a07 神经网络基础
课程目录：
3 J$ S+ m% M* i$ k1.深度学习概述
2.挑战与常规套路
3.用K近邻来进行分类
9 [3 X# H. z" l: X" C7 U8 \4.超参数与交叉验证
! |& E0 e- L& {# W4 W* ?) I5.线性分类
5 q* Z- [0 x" m! E/ D% r3 C, a2 g9 h5 }6.损失函数
7.正则化惩罚项
) ]  w2 X2 G; w' N2 ^8.softmax分类器
9.最优化形象解读
10.最优化问题细节
11.反向传播
9 N2 H: V/ {& U: k% U5 q8 ]
08 神经网络架构
课程目录：
1.整体架构
2.实例演示
$ w% v/ u" z7 q# K$ M+ U$ c0 ]3.过拟合解决方案
4.感受神经网络的强大
9 y  H8 |# V; P' ?- e
& O) s8 Z3 w" }: M+ U9 g
09 PCA降维与SVD矩阵分解
2 W# S; w3 L2 t. r/ N: X课程目录：
1.PCA问题
2.PCA降维实例
# N; A7 M6 ?) W8 ]3.SVD原理
4.SVD推荐系统

10 聚类算法
课程目录：
' r; D3 I% ~4 S- P$ O$ h1.聚类算法概述
2.使用Kmeans进行图像压缩
1 Z" E; p: o3 C" o3.特征工程2
3 i( d: N, G' W- _5 U. r
4 @; e2 H2 s/ b" u' o11 推荐系统
课程目录：
1.开场
. x8 W4 ?4 g& |  N5 h6 O2.推荐系统应用
/ ]( Z/ Y4 d  y' @3.推荐系统要完成的任务
4.相似度计算
5.基于用户的协同过滤
# F# M5 g' j- U; ?5 Y+ x' Y4 O: l0 L6.基于物品的协同过滤
( Y- f/ N. x: z3 W5 g+ Y7.隐语义模型
: p7 b' ^7 ~/ Q, P8.隐语义模型求解
9.模型评估标准
  P6 j; u  ^) ~! v/ v$ b
: i' E4 b/ K- F0 a% @; i6 P- v12 Word2Vec
课程目录：
6 H1 K# U0 C+ T1.开篇
2.自然语言处理与深度学习
3.语言模型
4.N-gram模型
5.词向量
6.神经网络模型
7.Hierarchical Softmax
8.CBOW模型实例
9.CBOW求解目标
10.锑度上升求解
11.负采样模型
9 Q8 K3 O- f! @. V
第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
6 }5 I- \3 u, }4 O4 |7 D# {" @01 使用Python分析科比生涯数据
课程目录：
1.科比数据集简介
0 W. \* g% y9 @6 f2.数据预处理 (1)
3.建模
+ Z( A2 }4 w9 L5 r$ T) M( Y
02 案例实战-信用卡欺诈检测
课程目录：
1.案例背景和目标
* O# S  m! m6 Z9 [2.样本不均衡解决方案
3.下采样策略
1 A) H; s' b  |. V; S% o1 _8 E  G4.交叉验证
: c& N/ f9 p$ z. N. l* p5.模型评估方法
6.正则化惩罚
7.逻辑回归模型
/ c4 \% Q6 n0 W3 t3 [+ v! O) C8.混淆矩阵
% p1 J$ [) k* ?. [7 y& Y' q- f9.逻辑回归阈值对结果的影响
10.SMOTE样本生成策略

, L/ K9 T0 B9 C1 B2 S03 Python文本数据分析
- y; ^& J! k- i1 A课程目录：
1.文本分析与关键词提取
: V' I+ J; B* o% A/ J1 Y2.相似度计算
3.新闻数据与任务简介
; D% ?9 V. J9 X0 G3 q% I. `* r4.TF-IDF关键词提取
5.LDA建模
7 s3 B7 |' L/ Y9 B) X6.基于贝叶斯算法进行新闻分类

04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
课程目录：
1.数据介绍
2.数据预处理
8 n! A3 A+ B9 v, b5 z4 d  L+ b3.回归模型
4.随机森林模型
5.特征选择
+ |/ E; ?" r* F, o6 [
05 时间序列案例实战
6 F; w  {# U" G9 ]课程目录：
1.Pandas生成时间序列
1 _- K+ O0 K7 q7 m7 f/ n2.Pandas数据重采样
6 }; t  m' K* g3.Pandas滑动窗口
4.股票预测案例
1 I: y8 S$ x) C. ]( V; {5.使用tsfresh库进行分类任务
/ q4 p% q$ {# N9 I9 _5 i6.维基百科词条EDA
' s* C* m" V1 ^
06 TensorFlow框架
* F' B: s. d7 ?/ V. }. [课程目录：
2.变量
3 W7 j. }; Q8 x; Q/ O3.变量练习
8 b! d7 j2 F, L& v+ _0 A+ I4.线性回归模型
% ~- l9 ~2 U( U+ R7 P5.逻辑回归框架
2 h' v/ Y+ F. N  T. }) p6.逻辑回归迭代
7.神经网络模型
8.完成神经网络
( z) R' {- G( b! [( Q" d) |% u$ A9.卷积神经网络模型
/ H8 J4 K7 Z- E7 J1 R7 w' s10.卷积神经网络参数
+ T* ], F5 `/ O8 m* h$ i) d0 B, P
* x' l1 y6 k3 j+ o1 F. X. Q  Y7 t07 MNIST手写字体识别
课程目录：
( j3 Y6 t& X2 f( _4 L6 K9 l0 r1.神经网络模型概述
2.tensorflow参数
3.卷积简介
4.构造网络结构
0 g0 _2 b0 C3 o& t, @5.训练网络模型

0 \& e' [9 E5 I: ~' d08 Gensim中文词向量建模
课程目录：
1.使用Gensim库构造词向量
3 N5 c  J' w6 {2.维基百科中文数据处理
5 k+ X* P, S  J- N3.Gensim构造word2vec模型
6 i# l; d( c- k+ x: \4.测试模型相似度结果
9 T; k  ?. o' U! x* l7 a+ S
; v/ O1 K: ?& f( T, ^  _09 探索性数据分析-赛事数据集分析
课程目录：
# i) _7 i6 D) X9 i3 H& j1.开场 (1)
2.数据背景介绍
& q2 [: [! L8 ?3 O% Z0 h( s3.数据读取与预处理
3 S- k! V- O  }6 \4.数据切分模块
) ^4 e2 L- [& i5.缺失值可视化分析
6.特征可视化展示
7.多特征之间关系分析
; g) Q2 P& x4 t+ a9 M. ~  O8.报表可视化分析
, q, V  j" o1 }* `! X. p: [; w/ T9.红牌和肤色的关系
  P/ x8 C: Q& s5 p) D3 u4 q
10 探索性数据分析-农粮数据分析
课程目录：
1.数据背景简介
; X& ~% ]* y; M  `# p  o3 v/ I2.数据切片分析
3.单变量分析
. R2 w$ u3 l/ ?! O& L5 X6 Y4.峰度与偏度
2 i, L( t  X7 v3 S2 H. u; f5.数据对数变换
6.数据分析维度
7.变量关系可视化展示
/ \9 o& d4 s' s

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