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课程目录：& ]( L4 f: u% F' x
P1 1.机器学习科学计算库内容简介
' p4 H7 V* z- s, v! i( E+ j0 BP2 2.人工智能概述8 W$ c b0 C3 l- W
P3 3.人工智能的发展历程
, G$ m+ ^6 k( R0 y# jP4 4.人工智能主要分支, n9 N/ T1 v8 N- i; I9 K7 [9 R6 ^3 V
P5 5.机器学习定义工作流程概述, r! R5 [1 \, ]8 T4 L7 A7 i1 q
P6 6.机器学习工作流程各步骤解释/ c3 z! A1 m1 s2 I5 e' W
P7 7.机器学习算法分类介绍! z( [0 r E% A% {
P8 8.模型评估
2 O4 {' h( \0 ~ dP9 9.Azure机器学习平台实验演示1
3 Q8 `% B/ r' H; Y9 Z; _P10 10.Azure机器学习平台实验演示2# D$ O6 { u4 B
P11 11.深度学习简介
$ B: c' d# x$ |7 H X$ {* Q% gP12 12.基础环境安装" s d4 D1 F% N% J4 {. v, y+ w
P13 13.jupyter notebook的基本使用12 s6 @! ^7 a* q
P14 14.jupyter notebook的基本使用2
0 }" i! K6 C- M* S) |P15 15.matplotlib的基本使用
% U: O3 z; v: d% g0 xP16 1.实现基础绘图-某城市温度变换图, g" k; G* a- H3 E5 W4 a
P17 2.绘图辅助功能完善, u8 @# a* S( c) n4 V
P18 3.在一个坐标系下绘制多个图像* f6 t2 H# M9 x8 t* T
P19 4.在多个坐标系下绘制多个图像0 x/ @$ {; w# `% h
P20 5.常见图形绘制, {# R1 l# F( b+ E. X+ }9 l
P21 6.numpy介绍" J: r ?7 V) U/ g& A d
P22 7.ndarray介绍. p( m1 b: e3 }) A! A8 j
P23 8.创建0，1数组，固定范围数组
8 k1 ~" S4 d% x `4 B9 l5 [. k! |P24 9.创建随机数组
9 B% v* b( k) A8 k( c- L7 G/ Z. jP25 10.数组的基本操作. [5 g% q. \8 r2 y) _$ t" Y- Y
P26 11.ndarray的运算" [8 A+ a2 L/ [8 N7 \% {5 W
P27 12.数组间运算/ t4 M+ n5 w% _1 i5 u1 o
P28 13.矩阵复习, _' Z, W. I8 i6 m* A' {/ }
P29 14.pandas介绍
& |8 l& [8 w9 T/ q$ g* `P30 15pandas数据结构-series7 a: o$ b% H" O" W2 C
P31 16.pandas数据结构DataFrame1
$ f& D0 g* B5 t/ A; z1 dP32 17.pandas数据结构-DataFrame2
* t9 ?+ b: m' nP33 18.pandas数据结构-multiindex和panel3 C% R: q# v% ^
P34 1.pandas中的索引
. z* I) _5 k: F3 VP35 2.赋值和排序
- k2 K6 \$ m! c& W7 \P36 3.pandas中的算术运算和逻辑运算. i' h, E6 S" l! J T6 s+ r
P37 4.pandas中的统计函数6 m7 ^$ [0 z& l- F6 k/ C
P38 5.pandas中的累计统计函数和自定义函数3 F' a, j4 |* C4 j9 a0 a
P39 6.pandas中绘图方式介绍. ~# t- u" [0 h7 v
P40 7.pandas中文件的读取和写入1 u Q! m6 Y. W/ e& M
P41 8.缺失值的处理
9 D6 K8 L: z3 tP42 9.数据离散化* h2 h$ `3 h$ @1 }: @* ^
P43 10.数据表的合并
2 s# {: k% N U% I8 Y3 }, U- sP44 11.交叉表和透视表介绍' S% W9 m: A: Y
P45 12.分组聚合介绍
7 c, V5 _3 ^% q, k3 X7 V# r! q# o1 MP46 13.星巴克案例实现, F! o, u# e- V. J
P47 14.电影案例分析1
; j. k8 i2 U3 d* [, P1 IP48 15.电影案例分析. m9 s- y: ]8 W T. z
P49 1.K-近邻算法简介6 R: J5 {* G& y" {4 P9 s+ x
P50 2.K近邻算法api初步使用4 C. K# e; q, ]
P51 3.机器学习中距离度量介绍( a+ s' d9 c. Q( w4 R' U
P52 4.K值的选择介绍6 L+ `: P3 w# U. X/ q( C/ k+ s
P53 5.kd树和kd树的构造过程
; J g0 ^! c- hP54 6.kd树案例实现0 g8 H0 X5 F, J& _# ?+ c
P55 7.数据集获取和属性介绍4 F' M6 r# J% @. y' b
P56 8.数据可视化介绍% X: L* |# l. O {
P57 9.数据集的划分. k& A$ |) V" T
P58 10.特征预处理简介; l, o8 x1 j; m) O( z9 j
P59 11.归一化和标准化介绍 J! _2 ~5 i* p+ A
P60 12.鸢尾花种类预测
0 a% L( K: O7 G- xP61 13.KNN算法总结6 K0 d& o; }+ ~
P62 14.交叉验证、网格搜索概念介绍2 }# ]+ r1 J$ P; _, D4 f. u {2 N0 _
P63 15.交叉验证、网格搜索案例实现8 h9 s2 w* Q. Q% {) l# t
P64 1.案例-Facebook位置预测流程分析
& {( Q5 t1 R6 t4 pP65 2.案例-Facebook位置预测代码实现1
7 B6 J, u! Y( q0 {' cP66 3.案例-Facebook位置预测代码实现2# j) Y+ ]3 [+ ?$ K2 p
P67 4.线性回归简介/ I. a) A1 \" J, @' M
P68 5.初始线性回归api' j" Z3 y& i4 U
P69 6.数学：求导
* J Z& g; w4 ^" J. E( J% yP70 7.线性回归中损失函数的介绍, I3 X% G$ k* J: Y5 p$ j" X% z
P71 8.使用正规方程对损失函数进行优化
2 m* P- O/ G* a! q' N9 a2 M4 B, dP72 9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
) h5 Q+ ?9 N+ @P73 10.梯度下降法方法介绍
2 G6 ]( O; F9 W' K( XP74 11.线性回归api再介绍
% y: C! W0 D# T, N0 HP75 12.波士顿房价预测案例 C: T! F6 A! S$ L7 T* O) `
P76 13.欠拟合和过拟合的介绍) g; ^0 X ~7 `; D7 k" ]0 _! |
P77 14.正则化线性模型
4 h. ~6 u* S* e5 ^. zP78 15.岭回归介绍
7 D# \6 }5 x# t( E: p) z* A" e8 R1 ^P79 16.模型保存和加载$ _) T- e4 Y) B+ O, P& X
P80 1.逻辑回归介绍
k* E' o a+ |P81 2.逻辑回归api介绍# D3 G# v8 g) v, D) `) [9 a
P82 3.肿瘤预测案例
. Y% h' ^$ D4 g0 R% pP83 4.分类评估方法介绍9 e* ?: z5 C# W+ S3 d
P84 5.roc曲线绘制过程
) ~: K& \6 N2 P# z% H/ L: YP85 6.决策树算法简介
( F0 ]5 T" I8 h$ a; c- ^P86 7.熵的介绍
; d9 m* D0 x! x/ u" }! kP87 8.信息增益的介绍* V% i2 P9 u( O$ G
P88 9.信息增益率的介绍
6 H- v( z) A' u# aP89 10.基尼指数的介绍; T2 L2 h5 V P0 K
P90 11.决策树划分原理小结- w5 z" E$ M- M* a
P91 12.cart剪枝介绍
h8 ~) ?* O% w! Z3 m DP92 13.字典特征提取
! e/ ~6 d! n# c. I! o( KP93 14.英文文本特征提取* G# H) a9 Q8 F- S1 W. s
P94 15.中文文本特征提取# o1 I5 f8 S3 g
P95 16.tfidf内容讲解2 Y f& N8 ?$ h* v* v
P96 17.决策树算法api介绍
$ F0 W2 ^% C% @0 MP97 18.泰坦尼克号乘客生存预测
$ y+ P" M5 ]& f6 _, KP98 19.树木可视化操作
& b# d! n' q3 _8 OP99 1.集成学习简介; i7 J3 i# T3 ]+ c5 j$ d$ L
P100 2.bagging和随机森林概念介绍
3 L: W* U1 Z4 {7 EP101 3.随机森林api实现
& _$ V1 m- u& ]6 x- cP102 4.boosting概念介绍
6 V& F5 A- v" C" w# cP103 5.GBDT内容介绍* K! b. k! s- B' u
P104 6.聚类算法介绍( T' ^0 G9 |, ?/ @( S* d, r" B
P105 7.聚类算法api初步实现( ^: ~" J# f2 t7 i. n2 |, Y1 r/ o
P106 8.聚类算法实现流程0 y3 q3 L# k# r5 J
P107 9.模型评估( n0 R9 i q7 ]) o; `
P108 10.算法优化介绍
/ h8 T# ^- W8 P8 [7 A7 b+ wP109 11.特征降维内容介绍
* y$ a* A: @. i l/ |0 fP110 12.pca降维介绍! l, |& B( O# L0 K; h- V
P111 13.用户对物品类别的喜好细分案例& s; h" d' m. i" Q3 n
P112 14.算法选择指导# F8 i4 H9 Y! r8 M! H6 P" v
6 W' K# o+ Q& {7 G9 p _2 `
0 o5 T- O% W& Y: I7 I5 C, ]2 ]: Q
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发表于 2020-5-10 15:01:28