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课程目录：, i! |! z/ [8 f3 R* G
day1' o8 H9 h9 k$ f- h% S
+ U: L$ t* h R& N% E# C2 ^
day1-1.机器学习科学计算库内容简介 2 T5 D# r! A0 {) d1 x9 O }& W
day1-2.人工智能概述
2 P0 k# }0 `, r* c1 s/ pday1-3.人工智能的发展历程
, H" @% G f6 L: Rday1-4.人工智能主要分支
% F7 T+ l P& L5 W$ t6 G: C2 J1 Bday1-5.机器学习定义工作流程概述 : _; L! I$ s( ^* A
day1-6.机器学习工作流程各步骤解释
2 g3 E Y2 u/ v, c/ I' qday1-7.机器学习算法分类介绍 6 \+ Z T2 v' k
day1-8.模型评估
; B& F% ?/ ^( u* l+ u7 gday1-9.Azure机器学习平台实验演示1
. }6 g+ L: T2 p% i0 _day1-10.Azure机器学习平台实验演示2
# [- q8 Z5 z4 _ Y) Q6 `" F- H) iday1-11.深度学习简介 / v$ R+ ^; w: _# {8 s( a7 ^5 `- Z S( c
day1-12.基础环境安装
& G( r# T+ R) w9 U8 Q# ?, V4 S9 ?day1-13.jupyter notebook的基本使用1
' v, Y6 |% l0 u0 n; l2 @/ [, p! P8 Xday1-14.jupyter notebook的基本使用2
( o& k' n2 P" @+ S( c8 a; T" ~day1-15.matplotlib的基本使用
7 L4 k1 N$ |, K) W% E3 w7 u
: U1 e. H0 V: c$ q/ \5 B5 u# F* R. ~% n' L" j4 |( q
day26 m* R0 [7 X M5 ? K
day2-1.实现基础绘图-某城市温度变换图
6 S* k6 E- o2 ]" _+ Q8 |2 S* H( lday2-2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
9 _2 f6 N7 M; ]& O% {. K1 X1 W# tday2-3.在一个坐标系下绘制多个图像
0 z l. E+ {) U9 B$ f, S8 {2 _day2-4.在多个坐标系下绘制多个图像
- x* o+ i; q3 ?; D2 p. F( @2 r. iday2-5.常见图形绘制 5 X1 O# \) x. y! y$ c1 h; ~
day2-6.numpy介绍
+ ]; E' o Z! Z" D: N* Tday2-7.ndarray介绍
" F, L& A1 F- k$ `8 qday2-8.创建0，1数组，固定范围数组 4 K+ x4 ^5 i( A8 t/ d' J! m: E" i& D
day2-9.创建随机数组
1 Y7 h. e2 K. gday2-10.数组的基本操作 ; q. L2 p, X2 N; v3 J) z
day2-11.ndarray的运算 3 ^* q1 ^) h6 b6 N; r4 a3 @
day2-12.数组间运算
% [2 B! R' q- f1 m6 Q3 e2 l# tday2-13.矩阵复习
) i3 d. @1 P) I9 R+ a9 H$ ? c& m8 y5 h% yday2-14.pandas介绍 $ [1 h. b: T/ l
day2-15pandas数据结构-series
, R7 U% {4 ]1 B+ ` lday2-16.pandas数据结构-DataFrame1
# B! e( f, c9 }/ O$ ` rday2-17.pandas数据结构-DataFrame2 ' s: @( L" @0 U- J4 P; H6 r' b* q% c8 ~6 d
day2-18.pandas数据结构-multiindex和panel0 B" z [, B2 @6 Z7 I& N3 D
( B' s8 b3 J% Z* z, |! uday3 5 h1 D# t: A5 a9 c" I2 Y% U& l
day3-1.pandas中的索引 1 p& z$ S1 X$ q) ?8 K) w. N
day3-2.赋值和排序 $ L: R) [& [2 a X" W
day3-3.pandas中的算术运算和逻辑运算 , ^8 n9 y& ^8 p
day3-4.pandas中的统计函数 ) _' A1 ?1 R/ w; |' l* [2 A
day3-5.pandas中的累计统计函数和自定义函数 0 Z2 U6 K3 H( X. M: o- e: I
day3-6.pandas中绘图方式介绍
6 Y K0 S X! u/ _4 e$ @day3-7.pandas中文件的读取和写入 % o/ Y6 G% u. F7 C% h
day3-8.缺失值的处理
3 }5 @ y( g* x# _; Lday3-9.数据离散化
. b6 N0 c- P% k( F& L; Aday3-10.数据表的合并 2 L `. |( O$ P! ?+ t, l
day3-11.交叉表和透视表介绍
6 `0 E" b# G+ t" s7 a+ q' D/ y! c2 yday3-12.分组聚合介绍
5 E* Z/ i# I# A. k$ I' e) N: oday3-13.星巴克案例实现
0 s* |, g' c0 `- G# @9 ^0 W ]$ Bday3-14.电影案例分析1
7 U* G5 k! _, Rday3-15.电影案例分析
) z* k" ^, K9 h# s4 N- w3 t- h& W# ?4 F3 ?
day4
! H8 O* w6 ]& }% Eday4-1.K-近邻算法简介 , Z* F4 c- D: r3 _6 y {: i, \
day4-2.K近邻算法api初步使用
, [# S: J& ]# }day4-3.机器学习中距离度量介绍
# J: O | s9 D- ? c, G0 |day4-4.K值的选择介绍
) y3 r' P. I' iday4-5.kd树和kd树的构造过程
$ I* E& o2 U/ ^* }# `day4-6.kd树案例实现 ( q5 W; S% k, n2 p
day4-7.数据集获取和属性介绍
0 R9 i2 [# {& X- K8 kday4-8.数据可视化介绍 7 ?) D. K" j. J: Z) D
day4-9.数据集的划分 4 H8 @7 `1 W$ M
day4-10.特征预处理简介
5 u/ |, v a+ }# U5 cday4-11.归一化和标准化介绍
. I8 L0 T2 u; k0 X& A. @day4-12.鸢尾花种类预测 . v. W/ h! Y7 B3 |; d
day4-13.KNN算法总结
7 G' D! x3 N! ~7 T: X% w# `2 hday4-14.交叉验证、网格搜索概念介绍 / [3 u9 P2 C, F( G" F1 C
day4-15.交叉验证、网格搜索案例实现
( j% h4 V0 s8 {+ x" {, W5 X5 x
- u5 ^1 Y8 a# b% z7 V Vday5# c: P7 r6 ~/ w5 M1 ?8 |
day5-1.案例-Facebook位置预测流程分析
* ], B$ i9 `5 J$ Jday5-2.案例-Facebook位置预测代码实现1 ' V! [( f3 B# v$ i1 {4 d0 y
day5-3.案例-Facebook位置预测代码实现2 + I' l! `- \7 O1 H7 G- s3 Y0 S
day5-4.线性回归简介 0 Q' |0 y0 g, B1 f5 j9 e
day5-5.初始线性回归api
" V# e. s) E# o2 Q$ g" nday5-6.数学：求导 5 f6 i0 h. F& r
day5-7.线性回归中损失函数的介绍
4 D4 J" T, K) Yday5-8.使用正规方程对损失函数进行优化
6 p- E/ S1 `2 y2 {4 C/ d3 O5 }day5-9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
/ E7 L% g8 x+ s( H/ eday5-10.梯度下降法方法介绍 , P3 J) C* G o% d# O2 K
day5-11.线性回归api再介绍
7 ~: S! j5 ^% B* b) Qday5-12.波士顿房价预测案例
/ Q/ j4 x9 U$ Y/ Uday5-13.欠拟合和过拟合的介绍
) W: h5 e& `0 R/ W4 X' Q* aday5-14.正则化线性模型
, K# w) ?+ r5 o$ K5 S1 ]day5-15.岭回归介绍
) K% k+ n: C! l6 d+ yday5-16.模型保存和加载
, B9 Y, H( _$ y+ s7 P3 \. C
C; G0 v- c+ F" L, F6 fday6' B- |# q- [6 Y7 l0 w1 n
day6-1.逻辑回归介绍
: k+ s L5 }* `1 tday6-2.逻辑回归api介绍
6 k/ H8 W |: \" s+ J" k- |1 Bday6-3.肿瘤预测案例 + E) U0 {+ w; a: J. u
day6-4.分类评估方法介绍 1 U$ r5 i7 {% J
day6-5.roc曲线绘制过程
1 `! h5 A' V0 Z: I6 X6 M2 z; sday6-6.决策树算法简介
N- C! n' N. ]7 Qday6-7.熵的介绍
+ U2 b, e5 I, i* a( p) uday6-8.信息增益的介绍
9 P4 \! T+ |$ qday6-9.信息增益率的介绍
: |+ O0 H$ I* s' @3 c. aday6-10.基尼指数的介绍
! J) B* `4 ~! e7 o, K! `day6-11.决策树划分原理小结 - c+ L3 n" \; b- E4 q
day6-12.cart剪枝介绍 ' d) i* m1 |, @4 Y6 D" H6 ^3 x
day6-13.字典特征提取 1 {+ z" t0 g% |: F0 H! \) |2 g
day6-14.英文文本特征提取 ; Z" C3 O: d( |
day6-15.中文文本特征提取
) i' B9 _ d r6 {9 p$ |* b3 wday6-16.tfidf内容讲解 8 Z: z$ F# m' E. D o
day6-17.决策树算法api介绍 , G8 P2 Z. m- T6 H# C7 A
day6-18.泰坦尼克号乘客生存预测 % x* r+ X+ x* E
day6-19.树木可视化操作
- a; r$ s. l# w- B4 i$ C4 ~0 S; a/ F
( l; u8 G" z( fday7
) {* ~% ^9 C2 yday7-1.集成学习简介 ; F4 S) j8 b; o4 M' C& ~- y
day7-2.bagging和随机森林概念介绍 + C* J! O7 V- J
day7-3.随机森林api实现 k! y1 G9 p! C! O/ F1 Y' X# ^
day7-4.boosting概念介绍
! f* x- h9 E- m S. Q: @day7-5.GBDT内容介绍
( Z$ p/ a& b' ?/ t k4 Nday7-6.聚类算法介绍
. [3 n1 M3 A5 q. y1 c- ^- F: ]day7-7.聚类算法api初步实现 . t# l' n/ Q' B) L0 g
day7-8.聚类算法实现流程 2 ^2 H G2 c, p i; E) \; G
day7-9.模型评估 i# i4 y5 H: H- d
day7-10.算法优化介绍
. D1 {3 R! x$ V1 u. z! Lday7-11.特征降维内容介绍 3 q' u/ r- M- ?) m; `0 E# w' {! o
day7-12.pca降维介绍
% J3 b: P2 |9 w, U& Rday7-13.用户对物品类别的喜好细分案例
# I2 n. c9 h9 F& L9 rday7-14.算法选择指导* j2 x" ^+ M( |6 _# {
6 W# @" u. D$ V, y- f3 ^7 v
! p8 c" z/ O7 g5 I
* q3 x% L4 o. E# A; o |
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