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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:09 编辑 # U) h1 d A2 e% ^+ C+ ~6 i
% i0 l9 c, w; b2 H( U0 n+ X
课程大纲：
: n0 u2 b" F; R9 T6 B2 Y第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
. U9 h9 _! X; X第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
1 R. V3 X5 l: V& j, T( C第3阶段：机器学习案例实战【65课时】" |. Q$ I" q5 N' f" v
* u9 P9 I/ f8 D5 G* _6 d, z- Q* x课程内容：" ^ F2 B3 H8 }# e0 B: V: y5 {; V
第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】/ d+ Z9 J0 T- f z
01 Python快速入门【10课时】
- ]$ L5 ?' s- _课程介绍：& v1 i, A+ h t% g, j
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。
; O1 K, h. U4 L4 x9 \" y& z/ m( `
! b# M+ A) T5 n+ L( M6 M课程目录：
' Q8 g! L8 M" J& S8 J" m9 Z& ?1.系列课程环境配置 1 o# _7 K. c5 p8 B
2.Python快速入门
. P8 o/ A+ h1 I8 j! P# F9 [3.变量类型
. K+ V# `0 s2 G4 ^9 ?/ R4.LIST基础 : g( U7 z% {: y0 N. Z# q- m/ W1 b& d4 \
5.List索引 ) G1 [/ X; e& C( U- m7 D6 n7 V" ^
6.循环结构 6 O2 N0 ^9 P/ c1 N- ?
7.判断结构 # @0 J# I& ~+ A+ V3 j- D, O
8.字典 " E% ~) I1 T! K! x! p
9.文件处理 ; ?* _7 J5 f, J; H
10.函数基础
3 `# V" G$ k' G! O& t0 }; t' Z
& ] U+ D$ w2 Z02 科学计算库Numpy【5课时】
' N5 m* e& M) o课程介绍：
" [) d3 _6 v3 L% T. J1 C# {; ]' UNumpy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。
/ }% s3 e; H% w. |7 L V1 `7 }4 c- I1 V9 s, C; ?0 J( b) U
课程目录：
) _; }/ H8 l7 g# P3 A3 i; B: a1.数据结构
! Y* y6 a$ V$ z+ {/ @: x2.基本操作
( I% v3 @2 q: R3.矩阵属性 : R" B! n6 ~9 @, L0 J6 U/ `
4.矩阵操作 * O& ]; X: a/ I' e1 ^0 \
5.常用函数
% `! ^+ {* L! b' U' z0 ~: J0 |& S/ }& ~2 }" j4 @
03 数据分析处理库Pandas【4课时】0 }+ B9 P/ i8 l: Y. M7 y' v
课程介绍：( X9 \) ?" [& \3 u" Q4 J- a
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。0 o2 Z5 k. _, t. V
3 w7 M- j B6 a) _4 P) q$ R) J% f课程目录：
/ A) B: P5 I. I* [0 E1.数据读取 7 P; ~: m6 V& _$ n- C
2.数据预处理
5 \- H( R/ h) ~! ^2 F7 C+ @3.常用函数
. g& j0 K* u3 \& z4.Series结构: g8 q$ I @ M1 h) g
7 M4 k6 S: i% Y04 可视化库Matplotlib【5课时】" Z; e1 K3 w( t6 Q3 g/ E( `
课程介绍：; |% G' @( ~( r4 J0 s7 c
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。1 b2 K; W/ C6 o) c# E
# D! c. x) K0 w9 _课程目录：; H4 y& m7 H" D
1.折线图
+ F. U- v4 D1 P+ ]: m! B& z2.子图操作 ( W3 O: R- m% R& V ~" A& g5 ~
3.条形图与散点图
( _# ~. l, O& ^/ s ~7 ]% {4.柱形图与盒图
) w# k$ D% s$ U- J" t7 L5.细节设置/ D+ }7 h) J) D
; B# b# x) i; K& |05 Seaborn可视化库【12课时】2 c4 D! f! M2 j: `+ D/ X
课程介绍：
1 B! c# T! ~& u5 F) _+ h8 Jseaborn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。
" Q5 q' v7 p& v: v! o; G* b( O7 @/ a" ]# m. D3 b. {; i
课程目录：
/ m) h- v# q. ~) T3 }* l1.课程简介
# }& Q, P1 E1 l* Q" x8 j2.整体布局风格设置 9 G- O! ^" `$ [" @7 I- {5 f
3.风格细节设置 1 [4 m% z r2 z) I
4.调色板 " s$ U$ g* {' {6 B" b) `
5.调色板颜色设置 / D6 ?% [) [" k
6.单变量分析绘图 ( X- F) k$ e, k
7.回归分析绘图
( v6 w# l7 b8 x7 ?; V6 J. ]4 ~ b8.多变量分析绘图 # m0 I! l" K# ?2 q0 x# i9 m* B
9.分类属性绘图 9 l& ]. y7 F; w4 a$ B# ?$ ?% a6 a/ V
10.Facetgrid使用方法
# `9 z6 ^% n) W, U2 g5 i5 B11.Facetgrid绘制多变量 . S3 r. u* }7 q3 L
12.热度图绘制
' }# N+ C% V9 [+ M/ o
4 X9 d- l' Y6 M, w& |3 g, D第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
9 k. c% v+ k7 q' X9 w8 H" D( E$ K01 回归算法
6 B' s4 k4 y4 O1 G- n' \/ x( `课程目录：
0 i6 a" y8 {/ D/ ~6 T1.机器学习概述; T* j; C1 G" p
2.回归算法
3 \) o# I8 n- G0 U3.线性回归误差原理推导
8 q' J$ W* z8 I, }5 G, S) N1 _6 ^4.目标函数求解
) Y" H: t k* \( ^: p, q/ v5.逻辑回归原理/ `2 Y/ e/ g( ]1 d, [0 Z
6.梯度下降实例
1 k: j6 `- o" P* t0 m7.梯度下降原理
, z$ d. K5 ^* l" R5 R' y; t7 O' }! n% w
02 决策树与随机森林! t Q; Y9 B' u* ^+ l% R
课程目录：
- F" ?( a f! q& D5 ]+ N# w5 z$ ]1.决策树概述
2 g6 R. r' J' l2 q2.熵原理形象解读( i" ~3 |7 L Z$ r. b m0 F i
3.决策树构造实例* w g X6 Z7 a3 d
4.信息增益
* c4 _4 O" L( q& l5.信息增益率6.决策树剪枝
" H5 Z( g8 |( s& I2 P- m2 o7.随机森林
& o0 |9 r$ F! I T8.案例决策树参数; _- A! v0 L4 U! L# q7 Q! t% g
$ I; A, N& s% Z3 C: L5 M
03 贝叶斯算法4 I. Z: o- H3 T0 M4 _( j
课程目录：+ t3 a0 s' }/ Z) f
1.贝叶斯算法概述 A3 [5 F0 w6 M y- Y8 W- V
2.贝叶斯推导实例0 f5 y- |5 ^4 C
3.贝叶斯拼写纠错实例
# L! v9 h3 _7 s( J4.垃圾邮件过滤实例
' E J! ^3 [+ A5.贝叶斯实现拼写检查器" k( E. i. s ]0 A% o2 s0 P2 a2 Y
+ t, j) U) h, I0 L3 f3 G
04 Xgboost
* j/ }3 L5 U! [, i课程目录：
& O. H- z& [: m7 z0 d) U1.集成思想
: X4 Q, U" i& P; m- n- d; ~; W5 }2.xgboost基本原理 ! G) P8 |5 O B; c% r9 J! k
3.xgboost目标函数推导
& ]- q, M/ }% }7 E& X; `4.xgboost求解实例
1 E. u" d+ f2 \( L2 m5.xgboost安装
" q6 t' V. B! t# Y* L5 V+ i# ^6.xgboost实战演示9 b# x8 t0 N) J ]! y
7.Adaboost算法概述" {% t# r& {$ @: f
6 |" M7 c* j: `" q0 M! x8 k05 支持向量机算法! I/ N$ ?% L! X" z8 ~9 E
课程目录： B5 _8 j7 P# D* m( D* w
1.支持向量机要解决的问题
; G3 _+ v* C& c2.支持向量机求解目标
5 m. A. b2 F3 ~8 K: s' `' R3.支持向量机目标函数求解
/ o" t+ l1 L: D' q% a* y6 z# N4.支持向量机求解例子+ T* p5 \6 P% q5 B4 \) n0 X
5.支持向量的作用
! V3 B" f2 M1 t2 k6.软间隔支持向量机
& w- ]; V Y) v! G7.核函数变换
V. V9 N0 V4 K C4 G! w7 U% p- Z! P0 \3 I6 m$ O0 o! t
06 时间序列AIRMA模型! y5 ?$ F0 @( a3 @( R; U% L+ d
课程目录：" w$ [& g/ I8 @; j* m# x( g) I
1.数据平稳性与差分法
* J& k# n' D5 G% ?9 u1 S' ^$ y2.ARIMA模型( ]9 D% N& D& P7 M l, i) W
3.相关函数评估方法
; S# e" T4 B: I4.建立ARIMA模型
" z" E9 h* }7 w6 p5.参数选择' {! Y, ?% t+ |$ W& ~( A; k
$ f. _, Q. |* f" A07 神经网络基础% w/ g9 ]3 H9 s) m; N, F
课程目录：0 {( y. J2 _& V( `! t9 P
1.深度学习概述
5 u8 l! U- o7 G+ j" Z2 {# _2.挑战与常规套路3 {5 A) Q% Q5 w b. H- Z( Y6 h/ o
3.用K近邻来进行分类
% J% L- z1 G6 }" N4.超参数与交叉验证6 n5 N4 A8 o) X7 [5 @. \$ y' W ~% U+ C
5.线性分类
5 b2 f7 L Z4 @6.损失函数
$ Y" Y: b* e1 M( t4 N7.正则化惩罚项+ b% a5 H9 t# k% S
8.softmax分类器
% i5 ?+ y9 I( b: P/ v9.最优化形象解读
: a( A$ L2 H# g$ L4 G10.最优化问题细节
1 B* |8 y# I9 B& C4 c# p5 K11.反向传播
7 Z. L' Q2 Q: ^1 r
0 {; l: S$ e T08 神经网络架构
, n7 G( Y/ ^* V) n% c课程目录：
# g- x2 X6 \( q2 }8 \. Q! K1.整体架构8 i+ e; g- i# l- \
2.实例演示
( R8 b5 o0 e# r/ [! G% N; B/ o3.过拟合解决方案
* {: p" z" @9 D4.感受神经网络的强大
+ @" U4 s2 z( R& s! d5 E y6 }5 m9 W6 S( b5 I, v& ~
3 f0 O2 ^* l- ~; Y2 f& p
09 PCA降维与SVD矩阵分解3 \% y% E( V' p9 G$ s6 i
课程目录：
( V5 \6 N7 m) v$ i: V9 a1.PCA问题$ c7 k- s6 s3 w! `0 B
2.PCA降维实例1 \7 n; B& `# a* S
3.SVD原理
$ c7 A$ k% D: a/ _9 O, P4.SVD推荐系统
: n" p7 n! N; m! c/ ^; @) n+ r6 b+ r: I
10 聚类算法4 G8 U8 I1 `# t% h
课程目录：
+ q8 O* o7 p* p6 {8 B1.聚类算法概述# E, e# j4 [6 ?, T
2.使用Kmeans进行图像压缩2 u6 C' D8 T* T+ c! J5 j
3.特征工程2
0 Q, _7 B& v- B7 E7 [# u3 F9 ~" M6 r+ Y
11 推荐系统
8 q+ h( Q' y5 K/ P" @课程目录：
* R5 [( O8 G3 B1 i; a" o1.开场2 ]+ X' j3 l$ ~
2.推荐系统应用; Z) ~% k# H, L3 U
3.推荐系统要完成的任务: z% U$ _' H* D7 f2 y& }
4.相似度计算
$ K" I2 j3 ^( b: Q7 n5.基于用户的协同过滤
& d: J8 C5 |& x, x5 u8 q: d) q6.基于物品的协同过滤6 j3 d' {- c6 T# G& i# k8 |
7.隐语义模型% w7 g5 b6 H3 M/ o. P
8.隐语义模型求解4 `0 c1 ]+ o7 X. X
9.模型评估标准
% Y7 K C. G9 _+ Z+ a+ `+ I0 B1 `, T0 S( ]. `( U
12 Word2Vec$ g' m/ t0 G: s! n- }9 o
课程目录：( }- @% B+ k1 K# w g. f. Q
1.开篇
3 F0 V7 [, s5 E0 J2.自然语言处理与深度学习8 @7 C, ]0 S+ x3 ^" E' I
3.语言模型
& O0 K- _1 U- f: s( ]4.N-gram模型
) i% \$ Q5 J6 O5.词向量
6 S# C* g0 y: s6.神经网络模型' |3 z9 x5 D% r1 s' G
7.Hierarchical Softmax9 u& `' m9 S3 ^* K
8.CBOW模型实例
* h) c8 u$ b5 ^9 |% d/ \5 r* M" N9.CBOW求解目标
$ J- [' s- P7 D7 N; J" K D10.锑度上升求解
: T2 r, q2 I9 N& G3 x8 M' J11.负采样模型$ T- B1 _$ x4 D N
5 ~2 ^8 `+ g' A第2阶段：机器学习经典算法【81课时】4 M/ L$ L3 h5 G( y, ^3 n1 y
01 使用Python分析科比生涯数据
, W+ j, c8 F3 f* D7 a课程目录：! N3 k* P# f4 J; g' S* R
1.科比数据集简介6 u+ H% Q* {5 \" x
2.数据预处理 (1)
4 Y, c: g& V/ G; h3.建模
: C1 c4 e1 a" k$ l) x$ q. a0 L+ ^% C/ {* n
02 案例实战-信用卡欺诈检测
; ^5 f* e1 d9 n4 q* T7 `0 B8 O课程目录：6 [& s; v& F4 F; W6 A, y
1.案例背景和目标1 y. I2 q9 L G6 ^! Z
2.样本不均衡解决方案
% ~! w0 _5 N1 V; |- K, M: r) W! j3.下采样策略4 m( p) v! W4 x* P9 {7 ^
4.交叉验证
& W( X# P: H# Q# P5 }7 I; M( \5.模型评估方法
, q5 E# f& }% d3 n: N Y6.正则化惩罚+ H) V1 `9 h5 k0 Z; J/ X8 \
7.逻辑回归模型
2 q4 z7 h' H4 g3 l0 V8.混淆矩阵9 |# V/ l6 K3 J
9.逻辑回归阈值对结果的影响- g# H$ c( s6 C
10.SMOTE样本生成策略( E- S* H; s4 |8 C4 D
/ f J' D" Z; L; z' Y
03 Python文本数据分析
: h4 b i2 C8 B: c课程目录：
! H5 @' |: m. Z2 f4 b6 T& N6 ]1.文本分析与关键词提取( u- n$ }: j" n$ S8 S; e
2.相似度计算
, r" n! I' Y, T! I4 w9 B) i7 a3.新闻数据与任务简介( M/ I3 J: r1 C8 e& K0 S& C
4.TF-IDF关键词提取
5 P4 v) g% E0 c1 N) \ N5 [5.LDA建模
, l7 F2 Z% |) {; V' Q6.基于贝叶斯算法进行新闻分类
. @3 w2 ], y) S( g' k* O9 O$ @; k O/ {. ?5 \- Y" Q' L
04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测, v t) N0 N$ o2 J" t6 Z0 `
课程目录：' Y0 n- s5 }* @+ ^) h
1.数据介绍
! B6 p* y1 s$ @2.数据预处理
, y# w! C0 m0 K3.回归模型1 j0 u9 [: L# O9 G
4.随机森林模型
1 l3 _! T% C0 B5.特征选择2 ]1 k3 @7 _& p; G. a" q
3 z6 h6 x* ], P/ S05 时间序列案例实战
) m( u% n2 R( q' {2 p课程目录：, I2 s8 G5 |6 ]9 E
1.Pandas生成时间序列
1 z9 Z9 B. X0 ]6 U Z, [2.Pandas数据重采样
$ I2 a! H% z$ p3 X, \7 p2 s8 E3.Pandas滑动窗口
: `3 i. {2 }, b$ N6 y1 z: ?4.股票预测案例
7 c& {% G) I; A; v3 Q8 @: \; s& [5.使用tsfresh库进行分类任务
$ {3 J, g0 H% V b, s% t- J6.维基百科词条EDA- O& d& o! h# v, }) X9 O
+ _2 c! c" E8 S s6 }0 O06 TensorFlow框架0 M, H( B/ \ Q! W2 L
课程目录：- u/ H. j9 P* G" P5 M" e* u
2.变量, b# v0 i. U9 R; V
3.变量练习
" L; l; C3 Q' g4 S/ {3 b4.线性回归模型
3 }# g9 W2 Y1 `' T3 Y5.逻辑回归框架$ i, V Q4 k1 r# k" D
6.逻辑回归迭代+ s" d+ f' s( R0 \% \
7.神经网络模型" T9 H4 L- }# Q& s _! v& y1 H( u
8.完成神经网络
5 B# A$ b( |# Z7 {9.卷积神经网络模型5 e! r5 O& A' a( j# e; }5 W1 P
10.卷积神经网络参数
0 z/ e) u {4 ?9 K( `9 Y& A+ H) U- h4 H1 l; @) S N' e) D
07 MNIST手写字体识别! K( s% Q6 G4 O' t8 D2 L) k* ^
课程目录：& X7 _: ?! v9 |. v
1.神经网络模型概述6 R( I/ s I6 a: A+ y
2.tensorflow参数
/ c" b2 V h, w1 R3.卷积简介
# Y$ E' J, u/ U. C" r% E4.构造网络结构$ z+ O s% q6 u4 G" u% U& Y
5.训练网络模型; D5 f5 Q! G; y. I/ U/ J1 ` n" i5 a
K5 P# T' K( Z08 Gensim中文词向量建模7 q8 v4 L3 J+ U Q% k, i
课程目录：
/ {% `2 ~) i0 ^5 o, B8 k/ Z1.使用Gensim库构造词向量
# b( y6 e- `* F. B: A. V. ]9 |2.维基百科中文数据处理
: [/ O4 }# r! o# v2 R% f3.Gensim构造word2vec模型0 N& ?7 E6 |. B4 @) K+ p" i8 N& V5 l
4.测试模型相似度结果
2 `- u( _" x, `9 C0 d! O/ G, J! v
09 探索性数据分析-赛事数据集分析
8 Y, O& B1 D8 R# e5 d# V$ G6 V课程目录：
# z$ Z# ^8 e/ m( P$ y! F" J/ F7 b1.开场 (1)$ m+ @* [) q3 H* b0 m) T6 {
2.数据背景介绍 a! |6 P( P+ L9 J: i0 v ?
3.数据读取与预处理* J. g, \! O6 i, ]
4.数据切分模块
/ [9 \3 O+ C0 h+ ^' z0 q5.缺失值可视化分析
, B+ r0 D0 y5 q1 \- a# r& k9 u6.特征可视化展示8 b( \9 E( t" l
7.多特征之间关系分析& k& L% Y( S& z, a# A8 l
8.报表可视化分析( w+ Z. T: K2 t; @6 q
9.红牌和肤色的关系
8 A* x; H+ `( @% U9 m* T9 Z. p
; G M/ P! M0 {& S2 z" P10 探索性数据分析-农粮数据分析% ?4 j1 V/ c M" M, W* c; }
课程目录：
# q# i: O- L* o+ ^! \* B1.数据背景简介& L4 K; w" d1 f* b6 x
2.数据切片分析6 u8 ~* U6 i3 ^# V. `6 Q
3.单变量分析: u* m1 H2 _ @" [! D# {
4.峰度与偏度, l- Z. e8 {$ H e/ r0 i
5.数据对数变换" e5 t: e2 I( l3 C
6.数据分析维度/ u0 s0 ^3 Y& H$ T( X
7.变量关系可视化展示
! Q% A; K! y1 u
1 I0 Q, _+ _; {9 L9 ^; w |
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发表于 2019-4-25 15:20:28
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千斤顶
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