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

3 l5 M  B% G* @9 m# S4 W6 ]! v
6 m: E  _- e; d. _' r+ A+ V5 @课程大纲：
第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
6 m/ O& r" |- G第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
8 K, E) H- Q$ s  d第3阶段：机器学习案例实战【65课时】

课程内容：
1 d; E1 R1 G% a! ~% ^% c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】
课程介绍：
Python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。
8 i3 H. B& a6 A% M; w4 m" E; ~0 N
: r6 D, {" b% V, Y) x! [% [课程目录：
  d/ I- p; ^0 V4 \2 X4 E8 T1.系列课程环境配置
2.Python快速入门
- u6 h7 s. i. M) O8 m3.变量类型
3 q2 T* @* E; _" s( ?4.LIST基础
) y/ Z' S4 Q* r$ z) y0 h5.List索引
6.循环结构
7.判断结构
8.字典
: N' W& W7 l" \4 Y+ \- ^6 H6 a9.文件处理
10.函数基础

" _- o* O6 v8 x# j! r02 科学计算库Numpy【5课时】
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。
5 S+ r1 ?. n9 {6 u6 ~; D% {+ x0 k6 ]) @
7 I6 U  X2 d9 J& W课程目录：
1.数据结构
2.基本操作
3.矩阵属性
3 S' e8 ^1 E  c4.矩阵操作
# @3 ^: t' P  {6 H5.常用函数

9 k! B) ^& b) f6 R$ S4 q03 数据分析处理库Pandas【4课时】
课程介绍：
$ k2 d: Y. j+ K* k7 M% R- U' Apandas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。
" ^2 ^" ^( A1 S4 l# I3 g' P& \
课程目录：
9 e* X; z/ v! Z# S, k2 @) [1.数据读取
1 A: t. A& H4 Y9 H* J- l8 H2.数据预处理
8 o9 w: ], ~% L- S) A. G9 Q+ E2 V3.常用函数
4.Series结构
, n( @3 s6 L5 d. [7 G
) X! x5 d7 `/ O! x- T04 可视化库Matplotlib【5课时】
7 J. \3 l: U, [4 G/ V1 K课程介绍：
matplotlib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。

" m: q) @  m4 R" @课程目录：
, N: }# v) y3 i! Q$ s% _1.折线图
; W' Q7 O' |, c. ~4 S% x( d2.子图操作
9 R5 G- j, q4 D3 u! k9 Z( r3.条形图与散点图
4.柱形图与盒图
5.细节设置

05 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。
" t* H& [( ?# U
% [: H/ A- e9 I: j- K2 y课程目录：
1.课程简介
2.整体布局风格设置
! H' c& k3 C2 m3.风格细节设置
; X$ j7 e: X% C" k4.调色板
# R. j& L( I, x( h& V0 c5.调色板颜色设置
  h+ E1 \* H! S6 P8 B6.单变量分析绘图
7.回归分析绘图
; f4 w& j+ R* L. E- j- s8.多变量分析绘图
9.分类属性绘图
$ {$ a$ c+ [' g( {" q& [10.Facetgrid使用方法
4 f& j* D3 n# }( J0 H. p( i11.Facetgrid绘制多变量
9 f  \& l/ u9 t6 ^$ @' ~12.热度图绘制

* {# |# f# i. l* {第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
" y" _8 W1 H8 g01 回归算法
课程目录：
9 V" C# K8 J% b; L1 P1.机器学习概述
2.回归算法
3.线性回归误差原理推导
9 r# T/ c# s" V' F/ i6 N4.目标函数求解
5.逻辑回归原理
$ ?0 J+ d8 p. j& \$ ^$ D& G% ~6.梯度下降实例
7.梯度下降原理

2 h- y4 X, m- V% ?02 决策树与随机森林
; O3 A. z6 M% M/ v' w2 @课程目录：
1.决策树概述
5 F3 e  B* h9 v( W" R2.熵原理形象解读
3.决策树构造实例
  ?( o/ S% _( x7 H! A* @3 _. B4.信息增益
* M/ x+ S0 z% b+ S( E5.信息增益率6.决策树剪枝
) l1 F  A4 T8 e& R" W: a, A7.随机森林
/ p1 y9 @, ~: L& w; {/ Y6 i8.案例决策树参数
, q$ Z9 n# [2 @# e+ B
3 ?! N* O$ S( I. Z; i% g- d03 贝叶斯算法
课程目录：
1.贝叶斯算法概述
2.贝叶斯推导实例
2 e; O  I- V7 q: F, o3 S3.贝叶斯拼写纠错实例
' V& x4 }" H6 m. f1 G/ m. Y4.垃圾邮件过滤实例
+ W( ^! ^# \; O0 M5 a0 Z5.贝叶斯实现拼写检查器
8 [! s7 ]% ?6 O5 z; W0 v
$ y# I* o2 K# i$ ^: g04 Xgboost
课程目录：
  R1 Z5 Z# {% }; z. h# u7 x1.集成思想
0 a6 _2 ~& J* I8 y1 ~! q2.xgboost基本原理
3.xgboost目标函数推导
4.xgboost求解实例
- T4 U- Y. B) b  X2 R9 X# t5.xgboost安装
6.xgboost实战演示
3 W3 Y( y( f) `, X7.Adaboost算法概述
4 Q" Y( k. z$ E, ~, d2 [5 Z
05 支持向量机算法
  [. m* j* ~( [. @2 `$ o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
2 P: i) u. S- e( ?6 r6 g3 _6 @4.支持向量机求解例子
! |$ `0 {- H  i5.支持向量的作用
6.软间隔支持向量机
7.核函数变换

06 时间序列AIRMA模型
课程目录：
1.数据平稳性与差分法
2.ARIMA模型
3.相关函数评估方法
4.建立ARIMA模型
5.参数选择
4 m9 ?; B0 s3 z+ i; L# h/ V# f
. C8 ~3 W1 W' |3 j5 l07 神经网络基础
3 o5 @1 b. M* z# C  k0 x5 m课程目录：
' t* M" p1 F# I* ?, m: ^# b9 w# }1.深度学习概述
0 H* W+ |$ f  T) `: `- ^2.挑战与常规套路
3.用K近邻来进行分类
4.超参数与交叉验证
5.线性分类
6.损失函数
7.正则化惩罚项
8.softmax分类器
9.最优化形象解读
10.最优化问题细节
6 p- K& G. ^5 x+ Q- z+ H& `7 K- c) E11.反向传播
6 Y6 Q+ Z1 I5 Q1 O( f" [: V
! U: A) k3 @6 E3 j: Q5 j08 神经网络架构
课程目录：
1.整体架构
( R( F$ b* T; u2.实例演示
& I0 p; I2 R8 _2 ?2 k4 {+ r3.过拟合解决方案
4.感受神经网络的强大
8 Y. I/ I( `; U) x6 a
* s) w( D) m& v; X
1 n; M+ @+ V9 |, m, t( n: A& q) p5 _09 PCA降维与SVD矩阵分解
, T# c, a. @0 f. j( p& h课程目录：
- {' h9 S. I& z9 }1 I2 N7 Q1.PCA问题
& `# F. I! }' F0 `6 s" ~" Q2.PCA降维实例
3.SVD原理
4.SVD推荐系统
. r/ e+ d4 t1 x$ T$ G4 g
10 聚类算法
课程目录：
5 \- ^/ K6 C# j+ o3 I3 s9 }1.聚类算法概述
4 y1 `9 h9 d; z# _  Q+ M) ?2.使用Kmeans进行图像压缩
3.特征工程2

5 u2 v' @" [; d4 m! T3 F; x0 I1 C11 推荐系统
课程目录：
1.开场
) w- u+ ?, m" x" H$ W2.推荐系统应用
4 M8 e: U* [: F' u3.推荐系统要完成的任务
/ w' F' H& f: s; m4.相似度计算
) u: O2 n. H6 H: ]  x6 O5.基于用户的协同过滤
; b, j0 G4 Y* g3 H. j/ e7 m6.基于物品的协同过滤
* [1 o/ a) t, I7.隐语义模型
2 |% E; K( Y) O8.隐语义模型求解
& H% D0 |! E& L2 N: |9.模型评估标准

9 i% i# o5 a$ S# s( t12 Word2Vec
& Q# H# n2 V+ `课程目录：
1.开篇
7 o8 h# V6 F) P+ }5 K' C, Q7 O7 ]& n1 B2.自然语言处理与深度学习
3.语言模型
4.N-gram模型
, h; x8 l4 H* A& l3 @/ s1 x& f9 }5.词向量
% u! V) E, e7 C5 O6.神经网络模型
7.Hierarchical Softmax
8.CBOW模型实例
$ d& O7 e+ w5 O6 F2 V9.CBOW求解目标
10.锑度上升求解
11.负采样模型
9 x- p. r, C+ m- L( ?$ n  i+ K
- g- P1 E& |/ y( `第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
( I2 R! |5 J6 W1 A# [2 ~! K) j9 s1 k01 使用Python分析科比生涯数据
9 D; I& l0 c* a' k' ~& `6 H课程目录：
1.科比数据集简介
/ _2 {. \1 q' X* h2.数据预处理 (1)
3.建模

6 |1 u0 B) P; i  A2 \02 案例实战-信用卡欺诈检测
课程目录：
1.案例背景和目标
8 V: g$ Y+ G# C  c% v2.样本不均衡解决方案
3.下采样策略
4.交叉验证
6 E$ g" f7 P2 |. k5.模型评估方法
6.正则化惩罚
7.逻辑回归模型
8.混淆矩阵
9.逻辑回归阈值对结果的影响
; u9 Y2 ?9 h" J/ u& a10.SMOTE样本生成策略
5 L7 C  s1 z) v
+ i& Q) a* a8 k6 a( ~' c6 ^03 Python文本数据分析
课程目录：
1.文本分析与关键词提取
2.相似度计算
3.新闻数据与任务简介
5 C8 t2 t& T% R1 g, d  r0 A4.TF-IDF关键词提取
- A! y* G* r0 E2 N- T) v+ H  d3 {% h5.LDA建模
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类
7 q2 N& d6 d8 F
& o- f' U$ A" d* K04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
课程目录：
! \+ S; t0 B7 v2 U$ [1.数据介绍
2.数据预处理
3.回归模型
' p, m  |* A7 s4.随机森林模型
+ g6 N$ m8 N. \6 {3 p+ d9 ?, L3 ^5.特征选择
+ a  s7 p" @3 a' `/ c. Z4 v7 E$ z
5 ?; K/ G3 v9 I05 时间序列案例实战
课程目录：
$ d- G: V9 }/ H' `7 G) d1.Pandas生成时间序列
2.Pandas数据重采样
7 A: }% P% `5 A  z6 d3.Pandas滑动窗口
4.股票预测案例
+ s" ^6 p8 m1 a$ d2 n  }5.使用tsfresh库进行分类任务
0 b, V1 `/ x0 [6.维基百科词条EDA

' s! d# b. e' G( f06 TensorFlow框架
课程目录：
6 ?+ J. @; \8 q9 }2 p2.变量
3.变量练习
4.线性回归模型
' m" Y" }  o+ @6 C0 P5.逻辑回归框架
6.逻辑回归迭代
: I9 w4 C5 V3 l. ~0 u- I+ h7.神经网络模型
9 M/ ^% O' Z, @* @8.完成神经网络
9.卷积神经网络模型
9 A$ f# e2 Y4 R8 {/ c$ U10.卷积神经网络参数
6 V" |$ [, G, B7 U" B  m2 z# d
& q0 c3 D/ ~/ P9 E' m- o, r07 MNIST手写字体识别
" M1 B& P5 ]' [  _! k课程目录：
1.神经网络模型概述
2.tensorflow参数
4 p/ R0 a8 B4 D# r0 W$ o3.卷积简介
4.构造网络结构
! l! j" j, k1 \5.训练网络模型

08 Gensim中文词向量建模
课程目录：
1.使用Gensim库构造词向量
9 g  U$ i& `$ E$ U2.维基百科中文数据处理
3.Gensim构造word2vec模型
4.测试模型相似度结果
# F* `+ T' C8 B
09 探索性数据分析-赛事数据集分析
课程目录：
1.开场 (1)
8 J6 k6 v; P: C# F: n2.数据背景介绍
3.数据读取与预处理
6 d6 |$ R: P# R0 W4.数据切分模块
5.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
' n# R( t5 T( m& B8.报表可视化分析
6 g0 o5 _$ C6 C& s  v/ G2 p9.红牌和肤色的关系
+ h6 z1 ^8 _2 M( H
! e- L* W& n& s2 f0 {- X" p10 探索性数据分析-农粮数据分析
& v9 ~; X; Q/ ~$ ?; s课程目录：
. c6 v1 N7 R! S  J+ Y1.数据背景简介
0 H) o; c5 u% D2.数据切片分析
3.单变量分析
4.峰度与偏度
5.数据对数变换
, H: u  [! S" S4 ]. q3 h6.数据分析维度
+ p/ @+ \! h5 u7.变量关系可视化展示
: k" h. E6 b% d0 ?

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