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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:09 编辑 + h! q3 J: x/ X. Z. x
) c N$ s2 R$ M. B0 a2 H课程大纲：# F( f- ]7 W6 K% y S0 E
第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
" f v# p. k2 D第2阶段：机器学习经典算法【81课时】, S1 D q$ n h' B. Z- v
第3阶段：机器学习案例实战【65课时】
( {4 `! C# y# _" Q% y: y t
0 z3 Q3 N& n3 @: Q0 w }课程内容：
$ A- `' |( A. s& L+ o) k @, B第1阶段：Python数据分析与建模库【36课时】
/ I* S, b4 i' x+ C e% P01 Python快速入门【10课时】
! v# t, ~, a/ T8 T0 R! p: m3 h* J课程介绍：
# A% ]; Z2 v) U9 E% u3 u5 B6 ePython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。& w: _8 o1 t$ R
( K, D' {; M" y. S! s4 I/ a$ n课程目录：$ g/ @) [$ u) J' a2 q2 g
1.系列课程环境配置 6 Q- i2 x* n. o
2.Python快速入门
- s( M3 u; G6 n/ ^) H3.变量类型 " g x, q6 u+ A! P0 A9 {' p& }
4.LIST基础
: N0 d) O3 Z9 S5.List索引
- Z& g7 O% S4 T- x& m- l6.循环结构 6 B K* X8 y, |" P9 H- G; P
7.判断结构 0 A5 ^& a4 q8 E
8.字典 ( h* O7 i0 m) W, }9 y T H, b
9.文件处理 : J! e; d6 ^+ Y* Q" O
10.函数基础
3 K* r9 B+ ?1 V& o' B4 m0 g
$ U2 j& r) F/ N) E! l% h02 科学计算库Numpy【5课时】: D$ Q5 Z# Z9 k, J0 x: Y$ K1 ^( j) a0 Y
课程介绍：
* x# z1 n" Q6 V/ F `% ]) o0 e1 y9 Z# l$ oNumpy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。: m# b# C* @3 M$ U, D
# O& B- ?1 Z4 R& c课程目录：
& \- |6 |2 u6 {7 D' c& z1.数据结构 ~- {# [: {" u& o" p
2.基本操作 1 T Z, L* }6 O& p' D7 d9 t
3.矩阵属性
# q3 n$ k: c8 \% v- w! V1 K+ [2 v1 F4.矩阵操作 + s' N! J/ `9 l- Q
5.常用函数
# y* D: ^( v1 W" U1 i- T: S& E* G% k6 g4 @: T, R
03 数据分析处理库Pandas【4课时】
! h2 G9 h; B" _* J4 H课程介绍：" i7 L. m/ `' F0 p; d* D
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。
9 v: O0 _3 ?6 r& ~2 \
) f1 u7 a& Z; a3 m% @* t, R课程目录：/ I' ~' S: U6 \4 N2 J5 o* f
1.数据读取
0 T) ~% ]8 P4 l# a% J- Q/ o2.数据预处理 c2 j/ c" W6 L9 y* T) ?, M
3.常用函数
3 D/ V7 P3 [ w2 ]* Q# D; V5 Q4.Series结构
& P% _& I9 R0 } f- L3 e ]2 v3 V' n# L) C& Q2 K2 f
04 可视化库Matplotlib【5课时】
2 z' H! A% J1 f+ J课程介绍：. L, V! t0 P* y6 y: p8 n' `$ }
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 Q3 Y. o5 _# F" z% Y
O3 T: _: K( e& N4 ?! d- E( {课程目录：: I/ R5 I" {, C- X5 J
1.折线图 , ~1 ]( X2 Z+ A
2.子图操作 % _2 Q( U% n5 C6 H
3.条形图与散点图
+ t3 s; M( a7 }: [3 X4.柱形图与盒图
' h- ?9 y3 q0 ~% K9 Y1 r) G/ D4 I5.细节设置
7 R( J3 i( r6 b5 _) m/ l9 `8 H- ^
' e- I7 ~ r+ M4 v# N6 h05 Seaborn可视化库【12课时】$ h2 m0 I: s7 v d! i' }
课程介绍：
& a, d% f, o2 X: L* P! Hseaborn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。
" s/ ]0 w2 X, U9 U) {0 f' H0 B; y9 [- n
课程目录：
7 s& {6 X; s* N1.课程简介 1 m# N% t" O/ u
2.整体布局风格设置
/ p* r4 S# _- F4 |! @3.风格细节设置 ; z$ E" z! `3 s) J
4.调色板
. A% N4 V8 e# r3 D+ S4 }, a5.调色板颜色设置
. t0 i% Y% g) Q) b; z6.单变量分析绘图 ; F8 m8 l9 L, d+ e" l @9 u
7.回归分析绘图 # s) |6 U" f2 e" S1 U3 E
8.多变量分析绘图 v+ A. ^1 L- h2 h: G6 z: d
9.分类属性绘图 ' _) @' D, p, x) d& Y2 Z5 H
10.Facetgrid使用方法 4 C& F/ \* Q; }8 |
11.Facetgrid绘制多变量
# _' [; b' A& w2 V5 ^% m$ R12.热度图绘制- j- R9 x: `0 e# h3 s! R
9 V5 q7 Q6 k, D3 A8 C2 J
第2阶段：机器学习经典算法【81课时】9 J, ]7 B6 g( Y
01 回归算法. t# n. W) Q; d6 E! y' ^
课程目录：
( T; o; m- p% t6 b1.机器学习概述4 V+ i: q/ z0 R; J' S' ~" S
2.回归算法& R- h4 R1 Z9 e" E, c. o9 }
3.线性回归误差原理推导
/ c5 @( e0 d q. }4.目标函数求解8 m6 k! P1 S g/ g
5.逻辑回归原理) i! f1 z1 y" S1 N" k
6.梯度下降实例
3 V. }) H/ U9 {: g5 D8 \/ t7.梯度下降原理
6 y* W1 Y$ o# J M1 X- E0 X S5 K+ Q
02 决策树与随机森林
; [- |, u; Z8 y. k2 ^课程目录：
0 f+ h$ e6 q" u7 C) [1.决策树概述
' n. C" Z5 a4 X. [# w* @9 [6 p2.熵原理形象解读8 _ c+ p# \+ T- j' `6 {
3.决策树构造实例$ n1 @6 q1 C5 E8 |
4.信息增益
9 S) ?2 Y" @( V0 ]( q. h/ _5.信息增益率6.决策树剪枝
4 I# f7 I8 \7 n3 ^8 j7.随机森林0 B0 \; @6 o5 r' i- }- V
8.案例决策树参数0 b% u; V w1 G# ?
, |! {: _: s& j$ ~0 k. y" @# k03 贝叶斯算法
O9 P$ S9 b/ {6 [$ \课程目录：4 m1 R$ y2 Y# Y. S. Z% N: [
1.贝叶斯算法概述. e/ k, k% H) L, F' X: N
2.贝叶斯推导实例% ?. V8 r/ ~# U) L$ ^
3.贝叶斯拼写纠错实例
3 m7 n r9 H2 z5 j& l4.垃圾邮件过滤实例# }, L4 ~- I4 m" P
5.贝叶斯实现拼写检查器
e/ o; p( c* ?' ^1 t
4 @% b b5 W0 c' f04 Xgboost
) g7 ?. ?/ W+ P( t课程目录：
" |# D7 [7 V/ y9 Z: T1.集成思想0 q C1 N0 U; Q9 e) `7 k2 P2 ?
2.xgboost基本原理 ; G: x3 E4 u" N. o9 _( t
3.xgboost目标函数推导! a i2 t2 G j" u7 o. k& j
4.xgboost求解实例
) @: ]! |- u& [6 m( U4 Z5.xgboost安装
% W5 F8 u5 P) P0 u3 T3 b5 f5 L' i6.xgboost实战演示% q4 \' b% q, b' \4 t) y4 Y' x' A
7.Adaboost算法概述$ j5 f9 `# |3 p/ X) r7 h. z, {
# ` z I. ~* h* T# I F9 M05 支持向量机算法
& g0 ?8 L, m# c+ x课程目录：
8 o5 A* T: j7 B# A1.支持向量机要解决的问题) Z$ y P* G; C6 f
2.支持向量机求解目标7 \- X" o/ m2 I( Z9 j
3.支持向量机目标函数求解
& p; h% l4 S: @1 N0 L J! F: R4.支持向量机求解例子6 \2 M/ d% L% |' X, L0 U& q& i
5.支持向量的作用 c7 P2 W" [) r
6.软间隔支持向量机
Q8 q7 h# x$ w% r4 J# D. N1 Z. l0 ?7.核函数变换8 ^* x8 K; w0 a
) w$ [7 \; Y7 f9 e, L06 时间序列AIRMA模型
) O% g/ p7 A7 R- S+ J' k课程目录：( E5 m% U Z# S
1.数据平稳性与差分法; _5 ^; p7 P1 _9 J W+ Z
2.ARIMA模型
! _0 I' R3 y" d3.相关函数评估方法
: ^" X4 [5 L& M% R4.建立ARIMA模型
1 l6 Y+ f3 j1 q; J! L5.参数选择
! i' _+ t% |0 U2 W
2 v, s% K! B( d6 N9 _6 @07 神经网络基础
* D" g H7 r* F6 n1 n1 |课程目录：
7 c: m2 I- A: o- @1.深度学习概述
8 h5 ^) [8 x$ I/ v2 r% e2.挑战与常规套路, t% O! n! X q$ f+ b/ T" m
3.用K近邻来进行分类
/ j$ L& j% l+ u3 D4.超参数与交叉验证
) ]/ M! G' R9 E' M$ G5.线性分类
, G. w- f5 B, g2 {* |* Q6.损失函数
% S) P- L4 J( h# v Q7.正则化惩罚项
$ ^- s) b5 Y1 U$ m! ]: Y7 `) X8.softmax分类器' l2 h/ y9 E( x! K
9.最优化形象解读; x3 S" S1 t( e) e
10.最优化问题细节
# O& Y* i. t, T3 E, U11.反向传播) y. `; m/ N$ l8 ^# Y0 p
. o2 N$ P( w4 f: m08 神经网络架构2 r( Y2 ]+ i% s; S/ Z% `
课程目录：: F- N6 ]+ f8 e0 c! c
1.整体架构
7 ]" T' F% W6 D |/ N+ G1 u2.实例演示) T- ?( {5 s. {0 I/ D" e
3.过拟合解决方案
; M0 Q4 {, o/ N/ J8 F, Z' {) c" d8 N4.感受神经网络的强大
7 N3 h" f2 j. x7 @# {$ u1 M! m' t2 C: p' c9 s* ^: o. }/ {) o
, }$ i3 `/ v% A2 A ^5 w09 PCA降维与SVD矩阵分解
7 c4 S4 c8 Z$ A, o4 p课程目录：
a1 |! ]* w: p3 A" Z9 K: Q1.PCA问题/ W4 a' ]! \8 W
2.PCA降维实例
+ k+ q3 p+ z# }( Z" b; `3.SVD原理0 q9 Z4 Q! R R# @, f
4.SVD推荐系统
3 v7 j+ ?1 t- w" n0 _: V& S: P$ E( k* M
# c. r. f1 B8 G9 P! y C10 聚类算法
" e& K( P! z. i4 Q- v课程目录：* p3 k+ |$ V- s! k4 w! x' x: {
1.聚类算法概述
) P o9 G7 x8 _8 G- d9 Z1 {9 K f. Q2.使用Kmeans进行图像压缩
4 W8 V' w. M! n3.特征工程2
( s9 R( S% t7 M) R6 i% E5 ^9 ^# C3 g8 w- }
11 推荐系统3 V8 h, U, [! P/ r# E0 l2 N5 U2 H
课程目录：
+ B. ^2 Q( l9 i% @& G1.开场
4 y( `3 l2 Z* J5 }4 `- Z* o2.推荐系统应用
, `7 ]* R) S8 d `; O6 a8 x3.推荐系统要完成的任务) S l0 z: b" t% Q. e
4.相似度计算
) K0 C5 W& p# s5 K5.基于用户的协同过滤
8 K3 U8 v% t, `- L6 `& Q( J# I6.基于物品的协同过滤
7 W" R1 q" K2 e. m7.隐语义模型( }. N0 A I+ u e0 P B
8.隐语义模型求解
% r# S- U: `; ~; r& q1 N6 h9.模型评估标准
* n' e5 Z; u9 d! E4 R6 |8 r- Z: d1 a/ T% ~/ v
12 Word2Vec+ b9 m# N( u: U) C* x% g
课程目录：
( _7 W' s* Z+ ^/ E% J1.开篇. e9 x, w0 T1 Y
2.自然语言处理与深度学习7 l# t4 Q+ W9 [! F
3.语言模型
: i0 D6 J6 v) f4 k4.N-gram模型
$ J+ i" _- S0 d) a7 h+ A& X0 Q/ e5.词向量/ p8 L7 C2 x0 t
6.神经网络模型8 `1 d3 _) ]6 _! v0 j
7.Hierarchical Softmax
/ d; n: Q$ ?6 m) b5 K8.CBOW模型实例' p( A8 K. V/ u2 {8 T
9.CBOW求解目标/ n+ Y7 r. r0 K5 u. d
10.锑度上升求解/ `* }) y2 e- y, J5 Q. M
11.负采样模型! k6 p- c; L& J) P$ r) {* z7 {: B
! Z; w5 }4 [/ {
第2阶段：机器学习经典算法【81课时】
0 X& L, `9 j% n. R4 N1 z4 f! o01 使用Python分析科比生涯数据5 B% ^, b& a& L* Z
课程目录：
4 B6 H& V" G2 p% }1.科比数据集简介
8 [( Z+ j1 X: S0 A& x4 m1 b4 m+ d2.数据预处理 (1)
( z& A; |; a0 j% T3.建模' p+ E6 [+ r8 h5 o; W, H
: m! R7 ]& v0 I! n% Y1 z# c
02 案例实战-信用卡欺诈检测$ \. b8 y' W! U9 G S) l% |/ V2 o
课程目录：
; U3 M2 B/ W% @2 E% q7 [+ ]1.案例背景和目标' P! C& t; L; z" O
2.样本不均衡解决方案4 B: `0 C! p8 g
3.下采样策略
6 ^& |9 L; ^1 J& V4.交叉验证
1 C1 O ?, h0 l, g- b5.模型评估方法5 @9 m& Y, t: a! K/ m$ c. r
6.正则化惩罚* g3 R3 L8 Q. Y* m6 o5 U; [5 o$ `
7.逻辑回归模型
; X& L1 Z9 b* o( T8 u8.混淆矩阵" F. g3 f I, i+ x3 S
9.逻辑回归阈值对结果的影响
2 C- U6 X6 i& y8 n; n10.SMOTE样本生成策略6 ]/ a& }8 H9 n
! G/ G8 m0 x! Q: ~1 T A6 h03 Python文本数据分析: S8 ^1 y2 r' m! g: o: T
课程目录：3 W# ~; ^) ?; ^; l* x
1.文本分析与关键词提取
. Q" ]4 e$ R2 ^' B: Z2.相似度计算
2 E, [# O7 I# E j3.新闻数据与任务简介
, P, k" U2 P. L/ [# W. ]" r4.TF-IDF关键词提取
\4 C6 g* a0 G1 L5.LDA建模
1 h8 s5 R. R. O+ \6.基于贝叶斯算法进行新闻分类" v9 u1 A' {% G" k/ t
' M3 j. {% P/ \5 E2 \04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
7 \3 N2 C& E, y& D. R5 }! u1 d; @课程目录：1 e9 E9 o2 U, c' k5 [* y& O+ k
1.数据介绍5 F' R' M' j* ^% m
2.数据预处理: U, |8 R$ s$ m/ G- n$ b; I
3.回归模型
7 k' _1 i8 } S; R- h- H4.随机森林模型( a [$ t% u+ l: e
5.特征选择& ^/ B. _' O3 ?6 O) L& a& V+ j
, R q" C. Q* i7 p" x05 时间序列案例实战
# ?. _: z/ o! P+ p+ N, J/ P7 Z& v) `0 e课程目录：
- x1 s h$ {' b0 Q* t7 I2 X1.Pandas生成时间序列
7 o3 v7 X' _5 o. \ e8 }2.Pandas数据重采样1 a' \9 ~+ m4 r& B& Q5 t i
3.Pandas滑动窗口
& T2 a$ Q% d) T8 I3 z4.股票预测案例
9 j) T% L" p* N" B$ Q5.使用tsfresh库进行分类任务6 @& f" L( Q% @3 x& ]" m6 _
6.维基百科词条EDA
% k3 }# c; n- v, m+ x' e/ Y x2 u& F
06 TensorFlow框架% O/ z! [- S6 y& }' I) s
课程目录：. W7 ]- N3 }2 X9 K8 r4 K8 ^4 b$ l
2.变量
6 V H7 P! K9 Q; s3 u" d& a5 g) o6 ^3.变量练习! I2 e9 a, G) m
4.线性回归模型
# @/ B: R0 J7 u8 e# r; `5.逻辑回归框架 _8 `% E& p6 R, p
6.逻辑回归迭代" D5 z4 V/ B& x0 R2 y3 N8 r
7.神经网络模型
, v$ X8 l c$ h% I1 P% [1 U8.完成神经网络* X7 A/ q1 b, e; Y9 n
9.卷积神经网络模型; n5 a/ _' ]7 D, t' f: b( s- M4 {
10.卷积神经网络参数3 h- e% L6 d' m
8 A9 \% F* p# i07 MNIST手写字体识别
$ U. w( K9 s; Y3 `) Y课程目录：
. F7 Y- K, `; o: u0 Q1.神经网络模型概述8 P! ^1 T. w, r, @4 h Z
2.tensorflow参数
, o) K- x J: G! S/ R3.卷积简介+ @$ [; P) O& T' h, H
4.构造网络结构) s+ {0 Y6 K3 `
5.训练网络模型
% R' Z0 ]8 w, m+ J/ l+ i8 h, Y, z8 y
08 Gensim中文词向量建模; s0 V' K* f. }7 ?
课程目录：# f% T& G# q3 ]
1.使用Gensim库构造词向量, ? T9 R! w$ A% Z' T3 }5 {
2.维基百科中文数据处理- E3 E: l7 I7 d% o( `
3.Gensim构造word2vec模型" m$ g4 l, K+ e( {6 X4 S) n: ~
4.测试模型相似度结果
: C/ D( h Y- b% B8 Q! L/ s/ d+ }) s' @) H5 c% l+ @ s9 @" X
09 探索性数据分析-赛事数据集分析
6 @1 A1 \+ R- T9 C9 V3 ]课程目录： H) U) R8 |2 h. e
1.开场 (1)1 F7 ], ~; V( `* d+ r: \5 k* b' u
2.数据背景介绍
* A- z6 P! {7 B3 B. p1 l3.数据读取与预处理
1 M+ ?) \5 [6 E0 U% a, _! B+ G4.数据切分模块
3 g& e* m/ O3 o5 y; J5.缺失值可视化分析
3 i! u0 o: H3 k6.特征可视化展示: w& i7 C- T3 f2 ]( X
7.多特征之间关系分析+ ^) c' I T2 z6 N7 F
8.报表可视化分析
T3 s1 `7 z" E' ~9.红牌和肤色的关系; q, T( X" A* e4 e
3 \& e4 R# j$ o; g- g, D10 探索性数据分析-农粮数据分析0 |1 ?9 k. R1 h0 V2 h8 @
课程目录：9 B' m& ]$ U# t a4 m0 O" A
1.数据背景简介) n, L7 B* D7 Q* }+ M- q
2.数据切片分析; {& j' I( P2 Q) T; Q: R
3.单变量分析
! p/ D7 H0 ~3 Z4.峰度与偏度, G# L D7 s# @- p+ R, v
5.数据对数变换
( M5 Z2 U7 Z- D" O6 D6.数据分析维度
d. E- W: |# B& y7.变量关系可视化展示
+ y+ C) X% k' L
, }3 I( v. i% \9 @& A& Y$ E |
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发表于 2019-4-25 15:20:28
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变色卡
千斤顶
显身卡