黑马程序员 - 人工智能必学基础课 7天入门机器学习（带完整j讲义资料）

冰点也疯狂

课程目录：
P1 1.机器学习科学计算库内容简介
P2 2.人工智能概述
P3 3.人工智能的发展历程
; G, x6 G/ M& \$ VP4 4.人工智能主要分支
P5 5.机器学习定义工作流程概述
P6 6.机器学习工作流程各步骤解释
6 M; n) c& m* q3 A4 aP7 7.机器学习算法分类介绍
9 N7 Y9 w# j1 eP8 8.模型评估
* f0 x( d$ Q  A6 U" a) d( d" GP9 9.Azure机器学习平台实验演示1
$ |$ e, O! e! |3 s; q* IP10 10.Azure机器学习平台实验演示2
3 L; o8 q, q; x; IP11 11.深度学习简介
P12 12.基础环境安装
P13 13.jupyter notebook的基本使用1
P14 14.jupyter notebook的基本使用2
0 q4 d- x; f( `) @! _- \P15 15.matplotlib的基本使用
7 |4 m8 D/ W5 r6 ^' xP16 1.实现基础绘图-某城市温度变换图
P17 2.绘图辅助功能完善
  e1 Z6 V: ~- J6 ~: KP18 3.在一个坐标系下绘制多个图像
P19 4.在多个坐标系下绘制多个图像
P20 5.常见图形绘制
% B+ ^& q" M4 bP21 6.numpy介绍
5 P5 i2 c/ ]: d, ^) YP22 7.ndarray介绍
2 `7 M" ~+ q0 \1 `2 O* y5 qP23 8.创建0，1数组，固定范围数组
P24 9.创建随机数组
P25 10.数组的基本操作
9 x9 J2 S! ^7 ~1 i) FP26 11.ndarray的运算
' \: Z' @# f$ q) ^0 Q3 I5 c5 C/ sP27 12.数组间运算
P28 13.矩阵复习
P29 14.pandas介绍
# o: n0 F! [: w  |/ {P30 15pandas数据结构-series
, {+ b$ w) j) U/ d6 n# v& jP31 16.pandas数据结构DataFrame1
P32 17.pandas数据结构-DataFrame2
P33 18.pandas数据结构-multiindex和panel
P34 1.pandas中的索引
P35 2.赋值和排序
3 l' q# z6 M9 iP36 3.pandas中的算术运算和逻辑运算
P37 4.pandas中的统计函数
& @: `& M& L9 XP38 5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
P39 6.pandas中绘图方式介绍
P40 7.pandas中文件的读取和写入
P41 8.缺失值的处理
P42 9.数据离散化
. ^' t% ?8 ]1 F# s1 C# c! |  ZP43 10.数据表的合并
P44 11.交叉表和透视表介绍
, k; E4 S/ d: ?2 G/ `& L* j7 P4 KP45 12.分组聚合介绍
P46 13.星巴克案例实现
P47 14.电影案例分析1
P48 15.电影案例分析
; P" C. _- A  U8 KP49 1.K-近邻算法简介
1 {1 `- X: f- q2 RP50 2.K近邻算法api初步使用
, w  J7 y+ D6 JP51 3.机器学习中距离度量介绍
P52 4.K值的选择介绍
6 T) ?! s1 u# H6 j1 KP53 5.kd树和kd树的构造过程
) b4 O8 p! F* }& BP54 6.kd树案例实现
8 y' V, H( [: hP55 7.数据集获取和属性介绍
4 _; u8 X+ P# [2 Q3 g7 kP56 8.数据可视化介绍
) ?# U: P4 F2 f# o6 K. ?5 ^P57 9.数据集的划分
* G, y+ o1 J. u# e. @P58 10.特征预处理简介
P59 11.归一化和标准化介绍
P60 12.鸢尾花种类预测
# q+ U3 ~, D5 C4 O2 D/ c. F6 m* L. kP61 13.KNN算法总结
P62 14.交叉验证、网格搜索概念介绍
6 c* P5 H2 ~  ]6 X1 s) A4 m* JP63 15.交叉验证、网格搜索案例实现
0 p8 ?* N$ F6 N* e' N, D, cP64 1.案例-Facebook位置预测流程分析
! h; W4 Y7 D! [, b3 o: p( Q; |P65 2.案例-Facebook位置预测代码实现1
P66 3.案例-Facebook位置预测代码实现2
P67 4.线性回归简介
3 Y3 j/ X9 R/ W& |P68 5.初始线性回归api
P69 6.数学：求导
P70 7.线性回归中损失函数的介绍
) y& O* L. v+ d! K8 [5 \P71 8.使用正规方程对损失函数进行优化
P72 9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
% N6 g7 b) \0 c! o) I/ ]( aP73 10.梯度下降法方法介绍
/ c9 |" @: s5 d' }; i8 i- ?P74 11.线性回归api再介绍
, \; Y' f5 b$ L9 c1 b  SP75 12.波士顿房价预测案例
P76 13.欠拟合和过拟合的介绍
7 f, X8 a6 e4 G& g, U" B+ ^# \! SP77 14.正则化线性模型
P78 15.岭回归介绍
* |0 H8 [5 l& s( WP79 16.模型保存和加载
* I7 F) u: a6 i. DP80 1.逻辑回归介绍
/ S7 R8 D$ ^6 DP81 2.逻辑回归api介绍
6 `, ^  @2 d( vP82 3.肿瘤预测案例
P83 4.分类评估方法介绍
8 g( n2 }) |% I4 r: FP84 5.roc曲线绘制过程
P85 6.决策树算法简介
P86 7.熵的介绍
' o" B0 n5 F; Q& iP87 8.信息增益的介绍
3 M5 p9 l  V% i' x. Z( I& tP88 9.信息增益率的介绍
P89 10.基尼指数的介绍
9 {" Q, j! F/ c/ ^P90 11.决策树划分原理小结
P91 12.cart剪枝介绍
P92 13.字典特征提取
. P7 ^2 J9 `* {1 o6 w, B$ ?P93 14.英文文本特征提取
1 R) V: X) i! P/ @- p4 ZP94 15.中文文本特征提取
P95 16.tfidf内容讲解
' j3 @) |0 d$ tP96 17.决策树算法api介绍
P97 18.泰坦尼克号乘客生存预测
# N" u+ b7 B+ I2 k" W! z  fP98 19.树木可视化操作
P99 1.集成学习简介
* \: ^1 K2 w9 oP100 2.bagging和随机森林概念介绍
9 U1 _! m0 T0 p( k# C6 P! JP101 3.随机森林api实现
P102 4.boosting概念介绍
; L* Y. Z  i% AP103 5.GBDT内容介绍
( Q! C- C# E& L9 E8 h$ {P104 6.聚类算法介绍
: q2 K" |0 S' q# u- `" oP105 7.聚类算法api初步实现
: R. S0 ^2 N; C1 G# J- V% qP106 8.聚类算法实现流程
P107 9.模型评估
P108 10.算法优化介绍
) C  ~1 b9 K4 s* Q# W4 N) tP109 11.特征降维内容介绍
% U, \2 I4 L/ X3 w" N, m( ~P110 12.pca降维介绍
$ G( L# v9 Q4 O  b, {P111 13.用户对物品类别的喜好细分案例
+ {4 @( i) n- Q7 \- E5 IP112 14.算法选择指导

4 s) T+ U0 N- s3 a) j5 W) N

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