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

课程大纲：
第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
第3阶段：机器学习案例实战【65课时】
2 ?3 ?, |, C/ m1 I; w4 x0 Y
2 p7 `# K  i7 P9 `# _课程内容：
) d& c) `- Y. }6 ^1 A) Y第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
0 w9 {( T/ X7 Z. K- A- R0 [9 o2 e01 Python快速入门【10课时】
) x9 g2 f( d( a/ |- U" {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。
1 n' c& H5 A& W% W& l3 b0 y
课程目录：
1.系列课程环境配置
0 l$ `4 @+ M) u2.Python快速入门
3.变量类型
; d% S3 o" \) v7 _+ U5 ~' C- N9 |4.LIST基础
! U6 F+ \' W% B5.List索引
% A- x% a) d- N6 O! D6.循环结构
7.判断结构
7 Q' C0 z4 M$ Q1 y1 J% r8.字典
0 u' R, V" `) o, \$ a9 j9.文件处理
7 I" {; \9 l1 W. `4 l10.函数基础
3 O, `: {$ h* s/ Z9 ^+ ]
4 |" a' P: y. e5 z  m; ~! G02 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。

课程目录：
! P2 A! Y1 m4 G. e# W* c1.数据结构
" ]4 l. }+ p; D9 g2.基本操作
3.矩阵属性
4.矩阵操作
5.常用函数

% u0 F1 V) F- |" G- c03 数据分析处理库Pandas【4课时】
* K% y3 J. a, b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。

课程目录：
5 y$ d; K; H1 W& F1.数据读取
5 c. N% g& [  r; N( k2.数据预处理
( L9 i, G/ _! r, X4 J9 k5 v1 u- \; J3.常用函数
4.Series结构
- y4 B! Y) B; I) M) ~! e0 `
  a  @! B5 C5 [, B& s6 h$ K: T04 可视化库Matplotlib【5课时】
课程介绍：
8 G% j1 H" H  `+ Omatplotlib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。

课程目录：
+ I' ^( y5 d" v- l. T* d# C1 b* T9 ]9 w1.折线图
( m, Y! R$ @+ T5 q& m4 O, e  ?! I2.子图操作
3.条形图与散点图
4.柱形图与盒图
* m- m1 n, i/ B! B6 U5.细节设置
0 n- @2 ?' v7 R8 U5 j' o8 }
05 Seaborn可视化库【12课时】
6 W" [/ _& L0 A9 J% b6 {) H课程介绍：
* l# _( }. L" O  G% S( m, z% f/ W* Gseaborn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。

9 R  f$ d7 V! l! n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
/ R  C4 i$ D9 u# u0 h* o' h6 T  c4.调色板
5.调色板颜色设置
6.单变量分析绘图
7.回归分析绘图
8.多变量分析绘图
2 [( ]6 _0 a. F% ?9.分类属性绘图
# a/ g  l$ ?! m0 ^- V10.Facetgrid使用方法
11.Facetgrid绘制多变量
; l3 H. P9 ?% u0 A$ e' v12.热度图绘制
/ }7 Y7 i) g) F( k: N
第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
01 回归算法
' ], ?  X; d# h$ Y* `7 g8 {课程目录：
; P5 h/ [" y& Z6 w1.机器学习概述
) S! I# ~, y! d/ W2.回归算法
5 w4 d( `) Q; S9 V3.线性回归误差原理推导
4.目标函数求解
5.逻辑回归原理
6.梯度下降实例
0 ], s7 e9 ~3 t5 ~6 r7 U+ P7.梯度下降原理
$ |' g% l% o1 `- v6 p
02 决策树与随机森林
7 i; Y. ^& D! f! h课程目录：
1.决策树概述
! H; }) A/ ^( a* E9 l) j. t  e2.熵原理形象解读
3.决策树构造实例
7 q( H, ^3 m5 R7 d4.信息增益
! b) w. v0 X( ^2 c. B4 z2 o: P5.信息增益率6.决策树剪枝
8 `5 L. M, f7 I4 e7.随机森林
8.案例决策树参数
* ^& F( _, N% \5 {$ z7 ~
. X' |, C' t( d: w7 t03 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
3.贝叶斯拼写纠错实例
4.垃圾邮件过滤实例
, z6 @. a+ t, z$ w5.贝叶斯实现拼写检查器
2 Z0 G! B& Q( Z7 [- C. |8 s
5 k! @1 C9 j3 s0 W' b04 Xgboost
课程目录：
1.集成思想
2.xgboost基本原理
3.xgboost目标函数推导
0 x" M/ Z6 a8 u1 z; \. R8 d4.xgboost求解实例
+ Q% d& K" |5 d7 }# ~5.xgboost安装
6.xgboost实战演示
, j. M' ^7 L, E6 B' i9 ^. U- D7.Adaboost算法概述
. _2 R2 S" g' t
05 支持向量机算法
' `/ Q( r, R/ W) [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
: l3 n" q! j6 W3 k3 O$ P3.支持向量机目标函数求解
  `0 ^! l( o8 t4.支持向量机求解例子
5.支持向量的作用
6.软间隔支持向量机
) i0 K  s. N! b7.核函数变换
1 |! K8 M; j) o. j
06 时间序列AIRMA模型
课程目录：
4 C. y( p( R8 H* x+ x) s2 f1.数据平稳性与差分法
9 o5 |4 [$ H- r; @6 O. C: R7 D* l5 z2.ARIMA模型
4 w( v- g0 h* H: E9 g3.相关函数评估方法
4.建立ARIMA模型
5.参数选择
  y; }5 Y; m5 b5 n  E5 i
0 N% S; [6 g- S& A: b07 神经网络基础
课程目录：
) m# D3 U% l4 O1.深度学习概述
2 n- \9 t( X8 u0 D2.挑战与常规套路
0 E/ e/ I3 q$ Y+ V5 U3.用K近邻来进行分类
4.超参数与交叉验证
( q# h* i) z: d6 \5.线性分类
3 ^8 z' r) p1 j. e* e  u6.损失函数
7.正则化惩罚项
, H" R# \# f% K& e2 x) z8 ]' d3 \) o8.softmax分类器
4 f8 o$ x$ g# @1 A4 x& U9.最优化形象解读
6 \9 R2 T/ K( e1 I10.最优化问题细节
: ~9 v, Y& X+ b11.反向传播

08 神经网络架构
, L0 N. d, n9 n/ K# m* Q课程目录：
1.整体架构
2.实例演示
3.过拟合解决方案
/ i. z9 \0 a  [- F; C3 A& x1 U8 b4.感受神经网络的强大


09 PCA降维与SVD矩阵分解
$ R% X) }2 ]% s, S课程目录：
1.PCA问题
. X4 t+ m' r4 {- y$ {1 ?+ r2.PCA降维实例
3.SVD原理
% T* `5 J( C1 Z0 F5 h2 l1 p! {; Y* l4.SVD推荐系统
5 j" n- ~9 k6 R* p& h8 p/ G9 \
5 a3 d: v! G1 r. C$ r! e: I: \10 聚类算法
( Z* w' e5 e/ p! t& O$ B2 a* m, ?, H1 h课程目录：
! K& @2 G3 J; ?; s; w9 E$ o1.聚类算法概述
2.使用Kmeans进行图像压缩
3.特征工程2

5 p$ d# G8 N5 x" j, D! {3 K9 u11 推荐系统
课程目录：
1.开场
2.推荐系统应用
3.推荐系统要完成的任务
1 J  }& h7 [; p0 Q, @. _4.相似度计算
+ d2 ]/ _* P9 j' Y5.基于用户的协同过滤
) d+ u2 S$ n. t1 K2 m6.基于物品的协同过滤
7.隐语义模型
8.隐语义模型求解
# D' G: T! }! N- }. f; }& t! I9.模型评估标准
' `9 G, z+ \$ i( P
' g- }  U! M, [) n; x12 Word2Vec
1 \1 s2 N; J: ]  G5 N! x课程目录：
1.开篇
2.自然语言处理与深度学习
3.语言模型
: s- f; y$ W9 w, o6 A3 \, A7 |: g4.N-gram模型
$ ]5 v3 }" L7 E. {" J7 a+ w5.词向量
! o1 [" F' f' ?( R" E2 W. x* y6.神经网络模型
7.Hierarchical Softmax
8.CBOW模型实例
9.CBOW求解目标
5 ?  w4 N8 f" G) r2 `6 _" M10.锑度上升求解
) T) ~! |8 K/ p* n5 q11.负采样模型

/ K0 q  ]) [/ i; X3 s- k3 x第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
01 使用Python分析科比生涯数据
课程目录：
1 F1 \7 \: t/ W; u, H% q* K, a3 s3 U1.科比数据集简介
1 X* h$ r2 u7 _. f+ w/ N" t3 t$ O2.数据预处理 (1)
3.建模
: x& M. T$ z; R( h
02 案例实战-信用卡欺诈检测
课程目录：
$ n/ }2 ^) z& Y$ p' K6 D1.案例背景和目标
2.样本不均衡解决方案
  o" q$ n9 H0 X- ]" r6 Q3.下采样策略
4.交叉验证
% \2 C9 `* H) I5.模型评估方法
6 i. K- y3 J* p! F* K6.正则化惩罚
% S7 w( ^; F# T, w* W4 ?7.逻辑回归模型
8.混淆矩阵
+ s5 k! N; `8 a3 x# N1 j9.逻辑回归阈值对结果的影响
10.SMOTE样本生成策略
- T" f- T) [, Q
9 ?3 y9 }: R7 W4 l3 @$ r8 j03 Python文本数据分析
+ L& b% d! V$ C0 a% T7 x9 H7 C课程目录：
) B5 t& R# r& g0 X1.文本分析与关键词提取
8 N4 E: U1 b% n2.相似度计算
3.新闻数据与任务简介
4.TF-IDF关键词提取
  s2 K3 s3 w8 b$ ~2 ~) D5.LDA建模
) o3 V6 r/ f9 u/ E6.基于贝叶斯算法进行新闻分类

' d8 W5 W$ B( _* E04 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
9 O! U/ H% F  o( `8 w3.回归模型
  h0 s' X" j7 P: s4.随机森林模型
. _( E& i& O# A: z5.特征选择
4 y/ f& n' n+ h5 }, o
$ m+ q, E. M: F# R4 W05 时间序列案例实战
课程目录：
1.Pandas生成时间序列
) }8 z/ q% `7 f3 K* D. |4 M" L3 z6 L2.Pandas数据重采样
) B; Y9 F' [; R8 N3.Pandas滑动窗口
) V) d: |  T8 E% V4 S, m* C9 N* l# P4.股票预测案例
  K4 @, b7 J4 E5.使用tsfresh库进行分类任务
2 v# I7 Z1 v- a6.维基百科词条EDA
# M8 u4 X7 g! G0 C, R) r- U2 M
3 `5 Z$ r4 M# n" h1 o4 S/ q06 TensorFlow框架
课程目录：
" S* H/ |6 c% d; S& I4 {( A2.变量
9 ]6 N* A' g! A6 d& ?3 V1 r' D+ Y5 O3.变量练习
4.线性回归模型
5.逻辑回归框架
6.逻辑回归迭代
$ d$ {$ d5 j4 J" [) e7.神经网络模型
8.完成神经网络
4 j& \9 H3 Q; n* ^$ P3 l9.卷积神经网络模型
! M: \2 \! p/ T( @# ~6 }10.卷积神经网络参数
7 `. L3 p8 W0 C* r, [- T0 R" h
8 t4 l  P& y9 G4 q) g07 MNIST手写字体识别
课程目录：
1 P( C% B+ S/ C7 e% X1.神经网络模型概述
( Q! i" B; y$ V, _2 y2.tensorflow参数
3.卷积简介
4.构造网络结构
5.训练网络模型

/ o$ I, i3 m' S& n) u- L08 Gensim中文词向量建模
1 M% {# x$ Y+ s1 G  P, }课程目录：
8 E0 G1 h* \. W1.使用Gensim库构造词向量
: U  H9 b" {( e" Y0 @3 m  w9 O8 U2.维基百科中文数据处理
3.Gensim构造word2vec模型
( f+ T7 T8 I0 J3 S& @' W4.测试模型相似度结果

. h" \& ^# ?* Z+ ?, C7 \09 探索性数据分析-赛事数据集分析
" f, ?) r4 q, A$ g3 L课程目录：
1.开场 (1)
/ w) V$ T/ l6 S- n# j8 _4 u" @2.数据背景介绍
3.数据读取与预处理
$ I4 f4 D7 q# F# |4.数据切分模块
5.缺失值可视化分析
* E4 L; d2 [- l3 c" Q# {6.特征可视化展示
7.多特征之间关系分析
9 F- k5 Q  h) `8.报表可视化分析
5 ~  _2 I) L3 ?; J4 h6 A8 n9.红牌和肤色的关系

8 S% k. Y5 q5 k" H! A10 探索性数据分析-农粮数据分析
课程目录：
1.数据背景简介
2.数据切片分析
3.单变量分析
0 M+ ~% e2 @9 l5 p/ U4.峰度与偏度
& M5 F& j' p  A! y8 [5.数据对数变换
" S. b6 p. H9 v0 [$ W: N( u9 V6.数据分析维度
7.变量关系可视化展示
; @. r" n+ f  i

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8 K* c& E! D  O- i1 X' |& {- }" J