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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:09 编辑
( B; W x! U7 k8 ^# V2 m
: e7 S7 h9 U. j/ g6 r课程大纲：
+ U' N. X; C) ^( _第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】9 ~- E# F& K$ O/ l* H
第2阶段：机器学习经典算法【81课时】# a- N, z: u. S: r2 u% Y3 v& I( o& J
第3阶段：机器学习案例实战【65课时】
- g K2 z( ^) `9 o* }
- H" o% j% [: ^0 g* O课程内容：
* R! }, F; _9 q/ {% [6 p# o' ?第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
/ n9 V. N5 L* X, R* d01 Python快速入门【10课时】) \2 z! X# H# J* W
课程介绍：, A' |$ g- Q8 Z. W0 B. b
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。
) Y4 M% k0 J% I" B: Z/ N, h
7 p/ d4 I1 a- w" n9 `+ ~课程目录：1 D& {! D) \' l8 c
1.系列课程环境配置 0 j# N" _8 q. U
2.Python快速入门 # m8 R$ S- _0 q% G4 N6 y1 X Z
3.变量类型
% U& X! v. f5 }( M$ `4.LIST基础
$ X: z' C0 T% w5 U! L5.List索引
m1 K$ C8 g9 c! K1 x1 S6.循环结构 ! n w3 X; n! r9 U( x0 _
7.判断结构 9 X2 E2 j' \0 Z+ J3 A- }
8.字典 & b4 f( k/ M# a/ x4 u* N
9.文件处理 $ K! x& v$ b( _% G
10.函数基础
2 T+ A$ G0 P: T; r. ~4 T! p5 G
# {1 m2 S' g+ |' \# g6 t# q02 科学计算库Numpy【5课时】9 {, u( C! C* e; B3 X; z
课程介绍：" ?" e) U2 e$ S' ~! G O
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。
7 H7 l5 P, a' h8 ]3 _ j) T" G/ f
2 X I* y2 t' u2 R# g6 B课程目录：
6 m& p9 y- s% _ c+ h5 M; U) j2 W" I+ i/ j1.数据结构 3 r; n9 U# O$ m% K! E7 x
2.基本操作
3 G# P- r& Y9 W% t7 |0 b3.矩阵属性 ' o) }4 O: X, O# w" d" f6 x3 Q, a
4.矩阵操作 7 E" I$ E: N( j" [" K) D/ r9 a
5.常用函数* o0 {3 F+ q5 P% i, k
: H" Y+ z4 ~4 Q W' j# Q6 N3 r) P03 数据分析处理库Pandas【4课时】. R2 o4 s2 n6 m) R& c- J' E/ q
课程介绍：
$ F! l8 O6 G; H6 T: C O1 z* Gpandas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。1 D& ^ g% z; h/ Y, ^5 B, m
9 r. E, _1 _. ]5 c课程目录：
+ {" M* m/ u' d' P: L& J4 s1.数据读取 # b6 L$ G) v: }4 t1 d; p" `
2.数据预处理 2 W8 Q/ E3 h4 X# I8 R) c' Y
3.常用函数 $ |3 H: m1 J# u" ^
4.Series结构2 L v7 I9 U) \/ ^( T6 M1 ^
- x: L6 {6 a! T
04 可视化库Matplotlib【5课时】& W1 {6 c! U$ }9 m/ t7 m, W4 q
课程介绍：$ W4 e) O5 y0 ^2 P6 F) s2 q
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。3 `6 g* F* j- h# g
& [: R; s1 P/ l+ |
课程目录：- d' e4 `0 k7 y$ u* g
1.折线图 ! t3 k; { n8 d$ o6 {6 A; o
2.子图操作
5 ~ o ]4 P# ]: z3.条形图与散点图
$ e& D" p0 m# b4.柱形图与盒图 $ i/ I! h2 C+ c* P1 p6 l
5.细节设置- v) I7 I$ e7 x& U/ y
3 d3 t6 k# H3 d# @05 Seaborn可视化库【12课时】
: q" {' X5 ]+ l. D! u0 m) k0 F4 o课程介绍：
* i+ }; k6 ~. Z2 C/ w. K+ g& {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。( m! l2 z+ y6 `6 n# P0 T1 E
, s, ?3 [& c4 U) z课程目录：( B4 z% M7 D1 ?8 |( G
1.课程简介 9 g" Z1 W+ p! w9 C; T
2.整体布局风格设置
% `3 c) E9 x5 ]) v7 V7 h3.风格细节设置
5 d1 |( K8 g9 ]2 ?4.调色板
% H0 [8 Q9 C3 \9 w1 B- Z1 @( V' B6 k U5.调色板颜色设置
7 o0 }3 U6 @# k% T0 r- y: h2 x$ [6.单变量分析绘图 ; {' D" A5 D0 n' x
7.回归分析绘图
+ \ e+ [* q) R: w* m6 o8 G8.多变量分析绘图
8 O! {3 L4 q7 Q) i( f9.分类属性绘图 1 I* Z0 X9 Y6 b/ E! p+ ^0 l
10.Facetgrid使用方法 0 j( {. Q+ U0 a2 _) B/ }* M9 c
11.Facetgrid绘制多变量 : c: k: h- G9 |
12.热度图绘制3 P( c S5 T$ Z9 r$ g
3 I% v j5 C) @0 T) E6 Q
第2阶段：机器学习经典算法【81课时】9 |- }# b6 r% h2 U+ x
01 回归算法7 R$ t! R7 V7 k# }) \, R
课程目录：
4 S& h8 n7 b' a4 V0 Q' ]7 K1.机器学习概述6 X5 o3 h7 l8 D% \
2.回归算法2 ]$ J( o# h8 e2 S/ e2 t9 a
3.线性回归误差原理推导7 K0 l5 H y) d
4.目标函数求解
0 x' E d# _. l6 ^; R; C5.逻辑回归原理+ k2 g! q$ q. ]! Q" _: j; s" y$ ]
6.梯度下降实例
7 h( o. `$ [3 A [7.梯度下降原理
# T4 g: s+ K: p5 T) e$ I% c* P* X/ d) _6 L$ H
02 决策树与随机森林1 S* a' @$ ~7 F
课程目录：' L# r8 j1 C' r) I& a3 ^$ b' b
1.决策树概述
: C/ G& `) G* [2.熵原理形象解读1 p& ^; |3 c% [, ?
3.决策树构造实例' X1 o6 U+ i1 d) v
4.信息增益
$ l' ^; g H2 \5 c5.信息增益率6.决策树剪枝( U4 s& I" w6 @* x
7.随机森林1 R2 }4 R) o( E# h& ^" {" P
8.案例决策树参数5 L' h: W3 I1 R$ n! Y
9 R7 S' N/ }# z. g: l' Z
03 贝叶斯算法7 s+ u9 g j- R# c: @
课程目录：6 a" ^& u/ i4 F
1.贝叶斯算法概述
) R- C* j3 \! r$ c; b5 ^& |1 I& z2.贝叶斯推导实例
7 A) r+ [( n4 G9 h/ q3.贝叶斯拼写纠错实例. }/ e) q: J" O. N9 E& U
4.垃圾邮件过滤实例: G p; U4 V; l5 a
5.贝叶斯实现拼写检查器* U4 \$ c9 s `8 K! e) o
6 @; h3 |0 Q6 J" F6 _ ~04 Xgboost
% m( z5 \- j" ^# k/ k+ s1 g课程目录：, ~3 X2 I/ ~/ V, Q2 T/ \* X, i6 |0 ~
1.集成思想
9 l$ e# d% \1 [; d/ z5 `9 B. I( ~- i2.xgboost基本原理 $ P x) o' u+ k% _
3.xgboost目标函数推导
* X# J! f, Y$ q4 o; ~4 S" }$ @4.xgboost求解实例 - a$ n1 y8 C8 B6 A O6 N/ O# g
5.xgboost安装# T9 S' o( b& T
6.xgboost实战演示) x5 j4 o+ |+ d9 |
7.Adaboost算法概述4 h; m8 z* q/ S& W1 o! H' p
: r3 u* E4 b& D7 ]05 支持向量机算法- ?% P' {7 \' J% M8 ?, h
课程目录：1 `% w! P* H: y' B* c; e
1.支持向量机要解决的问题
: b- j, k/ G( H2.支持向量机求解目标
) L; o' R2 p/ E3.支持向量机目标函数求解
B/ `, x/ I' N8 p5 L4.支持向量机求解例子
' ]' n1 s$ b! W4 t5.支持向量的作用
& O9 L7 {3 } W7 [# Y( N& R6.软间隔支持向量机
: p8 E$ o/ w; E7.核函数变换
/ K+ f8 h8 A: Q: K9 R1 T# I; Z
2 d" i Z( i- L7 g' r& }( y7 y06 时间序列AIRMA模型
; ~7 p% ]3 }3 ?! n( o3 m课程目录：" {( p/ d4 F3 l% [ |3 L
1.数据平稳性与差分法
4 [5 D9 Z% n* v: q) [2.ARIMA模型
; I; F$ f9 D" G" k9 d3.相关函数评估方法
0 b" f1 z1 j: W4 \$ h# S3 _4.建立ARIMA模型8 \& S' C+ ]9 b9 f( n2 |3 u$ @
5.参数选择! V9 Q' `7 R7 g! R
. [0 ]6 S0 l# M* C07 神经网络基础
, j0 y+ R5 R8 Y课程目录：. g& ?- w0 S' N1 x# v6 s3 ]
1.深度学习概述- o: e7 [7 Q9 Q* `
2.挑战与常规套路
* @) }5 P' q$ n3 E J6 \0 C8 H3.用K近邻来进行分类
% N- N0 Y. H8 g& O& a' D% z4.超参数与交叉验证
) v1 }2 D) w" d( S2 V& I# f5.线性分类6 L: c0 J" W" Z7 H; R+ k7 T' _/ S
6.损失函数7 O5 _4 W# W0 X D. D
7.正则化惩罚项% W$ Z# a; f+ J6 o
8.softmax分类器$ L' [; x/ Z9 b1 A3 \# A
9.最优化形象解读
& {) _. m" {4 x! R( l o10.最优化问题细节
/ W6 u2 G0 M" \2 I( Y0 z) P11.反向传播1 w3 ^3 |, C1 P9 A1 `! E
4 S0 v3 k9 k: S0 [% C% j5 z2 o& e
08 神经网络架构2 \3 R m8 Z8 z
课程目录：% T% X& T: g$ U( b" i2 |
1.整体架构
# q# A( V4 d/ C! v) Q- G+ A1 j2.实例演示$ R" u, S, T& b
3.过拟合解决方案
4 W: U! g- l2 y$ d4.感受神经网络的强大( w; F ]3 W' C; Q7 W: N) g
! ^; b! q# x% A' \. m
- Z7 ?$ q; x8 D2 F09 PCA降维与SVD矩阵分解+ K) N- R2 d4 E7 Z0 V; t
课程目录：
; o W. I4 ]% i% ]) D8 g1 w1.PCA问题
+ e6 p7 `" f) |5 K b7 i: k1 U" ~2.PCA降维实例# V7 e1 x- |% E+ l6 k2 N
3.SVD原理
& k6 L r7 `: x7 A' `4.SVD推荐系统
8 k6 d5 i$ X/ G% F C- {$ h; D" D9 Z" E* D( d& _
10 聚类算法
) M) v2 s- z2 ^& ^. P' `课程目录：
+ |5 _8 T8 t& c9 ]( u L/ H& U1.聚类算法概述
5 y# D# o/ b. i% T# R: }5 V2.使用Kmeans进行图像压缩
1 H' n3 x$ n. \8 k: a3.特征工程27 ?3 t% a7 q) W
/ o+ M4 c) L( ]2 M8 s11 推荐系统) R0 g2 v- @, E! i" F" ~2 M8 v/ N
课程目录：6 L$ j8 q" @: v6 G
1.开场+ ~9 l0 Q% v: d+ @" O# {9 }& q% n/ s$ D
2.推荐系统应用
0 u* Y0 ?) y& G5 S4 B7 @/ W3.推荐系统要完成的任务) A3 Y7 {- E3 b& H# T" h) O# o+ L
4.相似度计算
9 |; r+ P& }: B+ |6 p- j/ Z5.基于用户的协同过滤
% W8 @( E" i* |7 b$ u6 x$ J9 a6.基于物品的协同过滤9 u8 s' Q% m! i( K; B# S6 _
7.隐语义模型
1 M, D9 ?$ x, |+ B: s8 M8.隐语义模型求解
% \+ j8 L: i/ s* R! k1 V9.模型评估标准 W' ?" Y) J; N. h$ F9 d
" b4 a5 o' V/ c: z$ ?& {
12 Word2Vec0 t' a* a6 K( u$ C6 f
课程目录：8 {8 K, w' I% ^+ W
1.开篇0 T: V7 @( M5 }# Q8 ?
2.自然语言处理与深度学习
3 l. z1 q( E; v/ Z# Z7 q* Z1 y3.语言模型
% L4 Y9 ]+ |9 f: E' ^+ M. A4.N-gram模型- Z) v( O" Y) V% @6 M
5.词向量
0 ]# p" Q$ O. ]/ a" S+ y; \6.神经网络模型
- X" _4 e! H% U+ g5 {7.Hierarchical Softmax
6 D& O( G2 P& I& H2 v, Q1 z8 u8.CBOW模型实例7 L2 d5 ~' }: w: `2 ^% F4 A6 s9 }
9.CBOW求解目标
2 H0 R7 J! k8 Y8 d3 g, F10.锑度上升求解
& K" t3 V5 V. k0 a$ m$ Z b( Q11.负采样模型7 p, m7 {. s1 A- I- T! A3 B4 @- {; z
* ^% x/ M: Y0 K) j第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
) T" S. p; Z, d; v$ d$ c01 使用Python分析科比生涯数据' `6 p1 N7 h# W. C% V* E# Y# e
课程目录：1 h l: [+ ]' c/ q# q3 p$ e
1.科比数据集简介
" a. {/ [$ l, Z" c& o y2.数据预处理 (1): M( d! G. R* j& n
3.建模6 Z Q7 r- ]2 Q6 h4 h
4 H) q& r& B2 V5 U& v
02 案例实战-信用卡欺诈检测
9 k. |' |4 R @( Y7 u课程目录：
" t4 Q8 E1 M1 p, f" |" b3 L1.案例背景和目标
% n9 K5 ]' p2 q+ D3 {2.样本不均衡解决方案
# {1 ~- I; \6 v) K% e3.下采样策略6 B# v5 r, s2 g B/ z& |/ K
4.交叉验证
9 G1 E# E% ~2 u& k7 K) T" d5.模型评估方法
* R; a+ M3 [9 m6.正则化惩罚
0 \ y3 q, U- h$ q' I6 B% S7.逻辑回归模型$ B. }4 I5 x I+ v9 k
8.混淆矩阵, Y! K) I* w9 a5 a
9.逻辑回归阈值对结果的影响2 Z; j* X) l- X7 i) m
10.SMOTE样本生成策略
9 p; f. ~6 B/ J3 Y# Z) @0 C, A. m, B- R: ?% U; n- B4 ?
03 Python文本数据分析, X3 p# ^+ `5 b9 N$ @( W
课程目录：
/ v4 X- t8 N# w$ I1.文本分析与关键词提取
4 F$ y: m. r, p' d, i% X2.相似度计算1 i, A" }& \- D) \
3.新闻数据与任务简介4 M" r7 t- p+ G! t
4.TF-IDF关键词提取7 I' I3 ~% D; e
5.LDA建模5 ~: i! P5 o! ~* S+ V6 x8 W
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类
: ~/ @, D/ J+ y$ }: g; f) v5 i8 t8 F' e' b4 w7 J3 Z' |3 F5 f7 l
04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
# ?3 r. r, h: ]% B3 }5 \" }- a# R+ z课程目录：) }. L& i& V) S6 w7 B2 J5 f
1.数据介绍) o$ ^7 X3 z! F7 e
2.数据预处理
' h6 s: \! ]. J( k/ s8 B6 o3.回归模型8 b1 ]0 E$ G, ^: s* `
4.随机森林模型# \; c) w4 A/ l
5.特征选择2 b4 a, Z" X: S) W" Z
* d) `/ k, f( n0 X. ^4 ~: @( U
05 时间序列案例实战" h% q J7 T: J5 {! d
课程目录：
! R( C+ P1 n# [1.Pandas生成时间序列, N. m/ \0 A4 f5 a/ s% _! ~4 s
2.Pandas数据重采样$ L0 S* ]2 y) S" t% S2 U. X
3.Pandas滑动窗口 t. A/ D1 ^2 `/ W& L/ A
4.股票预测案例9 K1 \6 j5 J# Y4 M8 @
5.使用tsfresh库进行分类任务, ^0 v1 B7 U, J( a' M. N# {; h
6.维基百科词条EDA" J$ O& w i/ B/ B
# `* ~$ \+ O) S* I06 TensorFlow框架
6 x5 I! Y: p2 h# B* {3 a课程目录：6 P+ A0 d" v5 @5 R( F" y6 e8 O0 g
2.变量
5 m$ A. f& |6 Q& ]& k' C- P3.变量练习
/ U( C3 W3 V) {1 |. }$ p" j1 `4.线性回归模型
+ V" ^! O2 O6 ]' X$ [' H* `9 I6 M {5.逻辑回归框架1 T3 b& X) o. O) R; ~
6.逻辑回归迭代0 q% b" A3 k7 P
7.神经网络模型
: ?& x( N! ?( `1 L- w8.完成神经网络
T, ]/ ], a$ X" G [* n/ d ]6 O9.卷积神经网络模型/ e" O6 f0 d( F+ S
10.卷积神经网络参数8 n$ ?- D( ~; q' Q! N, _6 U K
k; f% ]& Q$ [7 x07 MNIST手写字体识别. W* Q! y5 U- J0 u9 K9 A
课程目录：
# X/ }0 Q1 C4 W# w, o }; T7 R0 K1.神经网络模型概述
2 B. ~1 j( y8 `$ g: w h: ]8 ^% J2.tensorflow参数
9 R. n* T5 e8 Q6 ]. c6 y( U) S3.卷积简介
- r( T' L! Z2 ?2 b% v4.构造网络结构
U5 {! C: |- j1 ]. h5.训练网络模型5 F5 G. A P" b+ p8 f
/ y: `; }% j0 V! z# X08 Gensim中文词向量建模" \2 @! b" u7 M4 z9 d
课程目录：2 Q) P$ i: Z" h, a$ h
1.使用Gensim库构造词向量8 K/ B- X5 [0 D& Y3 T- }+ r
2.维基百科中文数据处理
$ V1 e' @% p, r+ _1 X3.Gensim构造word2vec模型1 N& G) ^+ }. O/ p: _2 J% v
4.测试模型相似度结果
" S. T- a; M4 \2 s, f% @6 ~ o7 P
09 探索性数据分析-赛事数据集分析
8 U( l5 v6 E8 H+ O# m' S! X i课程目录：6 S) P% ]6 c( \& K6 k
1.开场 (1)
: u" }7 l& d8 R6 I. ?1 _2 z& k& W2.数据背景介绍
, y* @6 k8 n" g- X+ }3.数据读取与预处理8 K1 G* L3 o: ~2 W; w0 p
4.数据切分模块
A2 ?0 G( T! O; M4 L5.缺失值可视化分析% a! E5 c# ?" h
6.特征可视化展示. u% B6 E3 b' g7 Y, H9 v: q: Z3 `
7.多特征之间关系分析
1 Z3 x$ c( C& b, ?8.报表可视化分析" a' T$ v0 X {1 b( Y0 P4 W$ s! T
9.红牌和肤色的关系5 Z( X" T# H, @1 U& M: y8 l
( v1 S. L7 J: k4 D- T5 F10 探索性数据分析-农粮数据分析
2 d2 Q4 D1 ` @课程目录：
+ M% K$ k, _( Z' V7 i1.数据背景简介
* T0 Z% ]% ~9 ^+ ?, W) v( Z2.数据切片分析
0 D1 p% l, t/ x3.单变量分析
' v+ g5 v0 c/ N7 b( s7 B i% W4.峰度与偏度 L: f6 |- `7 v6 V2 }) x: h
5.数据对数变换
' H( f1 N8 t* p) t1 ~% N" q" }6.数据分析维度
6 P) P5 F/ N" N' f/ `7.变量关系可视化展示
$ f- @ K2 @) x3 ?: Y) v# R0 W3 E% U* y9 g% N- a/ H# B6 Z. A
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发表于 2019-4-25 15:20:28
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置顶卡
沉默卡
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变色卡
千斤顶
显身卡