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课程目录：
7 Q. X. }2 K7 `& R6 G9 ?day1& [7 K# I) j5 ]- b) M4 z: j$ I
4 E; `) g; ^' T- {' x# k# R
day1-1.机器学习科学计算库内容简介
! ^6 x2 A. e- q$ o1 j" N) T' Rday1-2.人工智能概述 6 H8 Z! D1 r+ ? F. e1 O1 {
day1-3.人工智能的发展历程 % [6 L) T! e8 I& w6 D) f) b& B
day1-4.人工智能主要分支 * \& P$ e" u% M; S9 `6 v5 ?9 a) M, O
day1-5.机器学习定义工作流程概述
5 R# p. N+ D/ b% z$ e& Bday1-6.机器学习工作流程各步骤解释 $ d5 G9 |4 D' \
day1-7.机器学习算法分类介绍
( ^' M3 g& ?+ P, `day1-8.模型评估 ( K6 J$ x4 }0 j R. M
day1-9.Azure机器学习平台实验演示1 $ q' W& H5 I; K5 D Z
day1-10.Azure机器学习平台实验演示2 9 l# K+ j2 ?& B% G; w; Y
day1-11.深度学习简介 4 o( S: q- p# Q$ V. Y6 Y) ~2 t! r
day1-12.基础环境安装 ' C# L8 j- D% Y- \7 u% Z' T
day1-13.jupyter notebook的基本使用1
; ?( Z- a5 v2 M. x+ Eday1-14.jupyter notebook的基本使用2 0 `# Q: j7 g+ L |1 J
day1-15.matplotlib的基本使用
. o& x- Y( ?9 [# A$ m, \% @/ u/ X) L8 C, |& F
6 H ^7 e5 R' _7 c, s6 C1 ^; |day2
4 T" n+ e( ]( M' `# }5 [, Rday2-1.实现基础绘图-某城市温度变换图 ( H. d: B3 c2 U; q+ d
day2-2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图 ' X' D" f4 E2 X5 y6 u1 A
day2-3.在一个坐标系下绘制多个图像 % N3 i- Y, C7 m1 {1 r
day2-4.在多个坐标系下绘制多个图像
' U+ L& W( B" K7 m9 _+ P; Hday2-5.常见图形绘制 9 u8 Z5 O. T, t9 n3 C
day2-6.numpy介绍 8 I) p( G4 W5 [- i" K" {# f
day2-7.ndarray介绍
4 P$ K' j, [& a& q. \$ v: F) Z$ G% hday2-8.创建0，1数组，固定范围数组 o: G/ P4 P/ C- H$ V
day2-9.创建随机数组
: b& H: q3 R9 }% r# Gday2-10.数组的基本操作 $ Z( z$ u: D8 _) n- V9 p) g/ s
day2-11.ndarray的运算 " }7 y0 D( ?# G$ ?
day2-12.数组间运算 4 |2 q4 }, B# E% J
day2-13.矩阵复习
9 L* B7 ` q: |: oday2-14.pandas介绍 1 w% j4 U1 w" R& `3 [6 {5 a3 B' j
day2-15pandas数据结构-series
+ i6 ]) K6 q# C# S- {4 r0 g3 B0 ~5 kday2-16.pandas数据结构-DataFrame1
) H' g: b4 d% gday2-17.pandas数据结构-DataFrame2 1 R. J3 i9 o+ F
day2-18.pandas数据结构-multiindex和panel! ^# g6 K7 Q' K8 e: i: g
1 L, e3 S% N/ [2 Z% v2 Aday3 ; {0 k0 r4 y0 D H. g: _" A, o' s
day3-1.pandas中的索引 ; _7 Q8 x$ `- d% q- M- _
day3-2.赋值和排序 5 K- A. n2 h+ _* b9 p3 D
day3-3.pandas中的算术运算和逻辑运算 $ n. v$ O3 B0 D
day3-4.pandas中的统计函数
7 m* m4 T2 H5 Q$ cday3-5.pandas中的累计统计函数和自定义函数 * R' C2 x% s6 E( q6 h! } d
day3-6.pandas中绘图方式介绍 % Z! T& N% b( F: ]" [$ R+ W
day3-7.pandas中文件的读取和写入
' N) _; J; _$ B4 b) K( yday3-8.缺失值的处理
3 P( x0 ~. i( s4 L$ Rday3-9.数据离散化
: ~5 o, K) B4 pday3-10.数据表的合并 3 |4 ^% G! G9 Q1 E
day3-11.交叉表和透视表介绍 4 J/ @, m! ~, z* J
day3-12.分组聚合介绍
0 G: L6 `6 Q2 k! v/ Mday3-13.星巴克案例实现
0 n8 E+ X0 ^% M8 Iday3-14.电影案例分析1 8 P+ L4 U( c9 B- y$ Z" ]% ?
day3-15.电影案例分析9 l h) |/ W2 l6 A$ D1 p* }
! g5 c7 m q& }! I: V. I6 \day4
& m3 E8 Z+ a/ X. u2 Rday4-1.K-近邻算法简介 a6 O6 a+ n5 a+ z
day4-2.K近邻算法api初步使用
( I' A% I# N. E0 gday4-3.机器学习中距离度量介绍
( _& c; r" E) ^3 O" H. bday4-4.K值的选择介绍 , E- I" w8 h, v K8 X
day4-5.kd树和kd树的构造过程 . w# m" s* ^3 m! I
day4-6.kd树案例实现
, ] E6 A8 M8 qday4-7.数据集获取和属性介绍
- X& N, \' J; C3 r' p. dday4-8.数据可视化介绍 ) L! G7 Z$ u, J" n t, N
day4-9.数据集的划分
0 G5 V0 x: v& i3 @5 Uday4-10.特征预处理简介 ( L+ G5 H0 Z% p. s: u
day4-11.归一化和标准化介绍
# r4 l, m2 V0 _2 ~day4-12.鸢尾花种类预测
4 H3 Q- m; a1 D! s$ E% H/ w2 m7 }: xday4-13.KNN算法总结
% ]6 V' S, \8 f0 C9 J+ mday4-14.交叉验证、网格搜索概念介绍 0 h) C' f7 E, _/ I2 w* i: ^
day4-15.交叉验证、网格搜索案例实现8 p: {% t/ b! t$ @: p
+ [0 `' _' b) d& X- \ n3 P7 g6 hday5
2 P p( Z: ]; r5 }day5-1.案例-Facebook位置预测流程分析 * Q8 F$ F1 p: N1 h: U
day5-2.案例-Facebook位置预测代码实现1
9 h$ n2 {0 U, p/ r2 S! e" hday5-3.案例-Facebook位置预测代码实现2
$ K/ g, M% x- e: jday5-4.线性回归简介 * D, z2 N3 A* I! K- P- T
day5-5.初始线性回归api Q8 r5 q5 U7 ?8 w
day5-6.数学：求导
3 m' B5 B8 S$ [3 gday5-7.线性回归中损失函数的介绍
9 s; t: f M, a0 K7 iday5-8.使用正规方程对损失函数进行优化
! r5 G2 }3 e( w p8 Nday5-9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
9 r5 L5 U4 i: q. S) N/ aday5-10.梯度下降法方法介绍 ! v- D3 \% @; ^# o+ H# m
day5-11.线性回归api再介绍
; y/ P S+ z$ m Tday5-12.波士顿房价预测案例 3 @& c9 ?: h" U: t9 Z" o
day5-13.欠拟合和过拟合的介绍
; p+ f" v1 |4 T5 d( D" |day5-14.正则化线性模型
% O, ^% l: P) Fday5-15.岭回归介绍
6 `& d, T7 ], Q3 u2 qday5-16.模型保存和加载
, O* C+ Y7 m2 R$ n) ~3 q
; ]' P; V2 _; \, H5 l% Yday6
$ m5 y- k: A6 j2 ~* w) Mday6-1.逻辑回归介绍 - R/ i* @# I0 ^- y* j, l/ v2 Z$ K# I
day6-2.逻辑回归api介绍
' A$ G3 Z) b, ~3 m3 \day6-3.肿瘤预测案例 3 A/ W$ i. ^# y" A D
day6-4.分类评估方法介绍
( G2 s2 |2 a& ^0 B3 C& Y+ Lday6-5.roc曲线绘制过程 . }6 o9 \. W* t& P, K% Y
day6-6.决策树算法简介 ' }. J% W3 [( k% D! f
day6-7.熵的介绍 9 [1 b9 r0 K2 R" b+ R+ m% {- {0 H' S
day6-8.信息增益的介绍
7 P0 J. ` w/ M; P$ b$ T Hday6-9.信息增益率的介绍 . E$ ]( {8 R3 d9 A f
day6-10.基尼指数的介绍 $ z4 C3 z, p: x* ^3 y* ~
day6-11.决策树划分原理小结 ; q5 B# G$ O- Z) w( f( n, s
day6-12.cart剪枝介绍
, ]% R: o8 P4 G3 Z0 Tday6-13.字典特征提取 7 c$ w. B! }/ p6 \, _
day6-14.英文文本特征提取
2 w' ?1 g% S7 U+ S; Y$ Tday6-15.中文文本特征提取 # n$ ~& u( Y, V8 C D; ]( f( F
day6-16.tfidf内容讲解
1 @& _8 {" E7 k! S5 B- Sday6-17.决策树算法api介绍
, V# T# V3 Y8 X* H. ]day6-18.泰坦尼克号乘客生存预测 0 P/ P+ W( T j* U- L& i+ k9 S' G: ~
day6-19.树木可视化操作
1 w% w2 O3 p7 T7 S6 U" j8 l" S* E6 o h* T; G7 t6 y
day7
, m" R# z, c2 ^6 o9 Q1 d( J' aday7-1.集成学习简介
/ T0 s, \! x M% {% @day7-2.bagging和随机森林概念介绍 # |1 m% u- a4 a. s3 s/ ]
day7-3.随机森林api实现
/ W- U. s3 f, N) @; j7 h- Uday7-4.boosting概念介绍 % p3 ~+ g! u, ~. \4 P
day7-5.GBDT内容介绍 1 U; b, f+ D* ^
day7-6.聚类算法介绍
# B: w- n1 f0 @% e8 gday7-7.聚类算法api初步实现
$ F1 m/ O9 I6 A0 G2 h2 C. Rday7-8.聚类算法实现流程 ; q, a2 Y; w/ s
day7-9.模型评估 - c' Q' d K8 ?5 ?% f' |
day7-10.算法优化介绍
9 d0 S) g2 d ?& pday7-11.特征降维内容介绍 ) t. ]. S! A* e' c1 _9 e- z, s
day7-12.pca降维介绍 - F( H0 s9 F$ C/ ?! P! X
day7-13.用户对物品类别的喜好细分案例
" |) k* ?4 v0 W5 @6 Nday7-14.算法选择指导- r( Q. b1 e$ @" U
' f1 F& v. F8 h! w* z2 m
% t* y3 J) Q, c! m( `3 V
7 m [8 `3 H) _% \3 N
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发表于 2020-4-19 14:42:58
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变色卡
千斤顶
显身卡
发表于 2020-8-28 20:44:43