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
9 O; b7 O2 p/ Q0 V6 i( UP2 2.人工智能概述
P3 3.人工智能的发展历程
6 L4 q0 y& o: V& `- mP4 4.人工智能主要分支
P5 5.机器学习定义工作流程概述
; t# |$ {- r# e; M, [$ O4 iP6 6.机器学习工作流程各步骤解释
; U0 f6 v: m" N9 A1 l6 J8 O6 HP7 7.机器学习算法分类介绍
% W  k0 w2 G# B# j% {1 |P8 8.模型评估
P9 9.Azure机器学习平台实验演示1
P10 10.Azure机器学习平台实验演示2
$ Q0 c, r. N! y3 e: aP11 11.深度学习简介
% L8 q+ }; B" ^) ]7 pP12 12.基础环境安装
- `3 F% v9 [' {; p8 D  `% H" {P13 13.jupyter notebook的基本使用1
P14 14.jupyter notebook的基本使用2
0 A! P8 w% t. }4 g1 @$ W0 mP15 15.matplotlib的基本使用
P16 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
P18 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
) h) j  v  J) a- D. a% CP20 5.常见图形绘制
P21 6.numpy介绍
P22 7.ndarray介绍
! M/ m! h3 ]/ W7 D1 aP23 8.创建0，1数组，固定范围数组
+ p# `* C+ K: W8 d8 \P24 9.创建随机数组
. R" k, [( A- d/ l8 RP25 10.数组的基本操作
P26 11.ndarray的运算
P27 12.数组间运算
: x$ d+ G4 p3 J" T8 IP28 13.矩阵复习
6 m5 t4 P5 y! D  P5 z% Z% g& P. HP29 14.pandas介绍
5 T" h) b& U- h/ y8 X3 {/ T+ @& r' O" cP30 15pandas数据结构-series
P31 16.pandas数据结构DataFrame1
P32 17.pandas数据结构-DataFrame2
( P3 A: T+ L/ {P33 18.pandas数据结构-multiindex和panel
. x+ h5 ^/ [. E2 ^P34 1.pandas中的索引
- |, _6 F, X; a4 C% u$ ]P35 2.赋值和排序
+ X8 j5 u: `. `% AP36 3.pandas中的算术运算和逻辑运算
P37 4.pandas中的统计函数
5 g3 |1 `4 |" \4 |P38 5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
; V8 A! S3 m# e5 a7 y" ]6 D0 GP39 6.pandas中绘图方式介绍
$ |* n, ~" A& f6 `- _, oP40 7.pandas中文件的读取和写入
* m) S! v0 U' qP41 8.缺失值的处理
P42 9.数据离散化
* t9 |$ Z+ M3 |! m7 y! HP43 10.数据表的合并
+ d8 j+ w3 R: O. xP44 11.交叉表和透视表介绍
P45 12.分组聚合介绍
1 R9 T4 z' Z' P, RP46 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
+ ]9 E4 }  N+ @2 {! P6 BP49 1.K-近邻算法简介
P50 2.K近邻算法api初步使用
P51 3.机器学习中距离度量介绍
! F; r1 ?$ \/ Y7 n& ?0 n, aP52 4.K值的选择介绍
" ~% I4 L9 a4 d! T4 [P53 5.kd树和kd树的构造过程
P54 6.kd树案例实现
P55 7.数据集获取和属性介绍
. t9 M; ?, e. L$ `/ I8 qP56 8.数据可视化介绍
P57 9.数据集的划分
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
: r: h. F! }8 {9 f4 D. ZP61 13.KNN算法总结
P62 14.交叉验证、网格搜索概念介绍
P63 15.交叉验证、网格搜索案例实现
P64 1.案例-Facebook位置预测流程分析
0 v, G6 e  T/ j6 S+ g8 kP65 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
- {5 N% [. G# @! ~( g- E, ZP68 5.初始线性回归api
P69 6.数学：求导
: x6 I' q1 S) i! S" e" W$ F8 N! xP70 7.线性回归中损失函数的介绍
P71 8.使用正规方程对损失函数进行优化
  _8 @/ \0 `3 s+ M$ u+ U, }P72 9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
P73 10.梯度下降法方法介绍
P74 11.线性回归api再介绍
: P* [( `+ f3 A9 g6 U* GP75 12.波士顿房价预测案例
P76 13.欠拟合和过拟合的介绍
P77 14.正则化线性模型
P78 15.岭回归介绍
P79 16.模型保存和加载
P80 1.逻辑回归介绍
P81 2.逻辑回归api介绍
P82 3.肿瘤预测案例
0 q2 D# W! b$ z/ WP83 4.分类评估方法介绍
P84 5.roc曲线绘制过程
P85 6.决策树算法简介
P86 7.熵的介绍
P87 8.信息增益的介绍
P88 9.信息增益率的介绍
4 `; R$ Y$ g) z# E* @4 NP89 10.基尼指数的介绍
P90 11.决策树划分原理小结
P91 12.cart剪枝介绍
# D8 M, v' P" c: MP92 13.字典特征提取
P93 14.英文文本特征提取
P94 15.中文文本特征提取
P95 16.tfidf内容讲解
; l1 o0 Y* `  E% n7 }+ f2 KP96 17.决策树算法api介绍
P97 18.泰坦尼克号乘客生存预测
P98 19.树木可视化操作
3 _! [; `+ V+ }, y) K6 y- H1 LP99 1.集成学习简介
1 h* \. B' f% u5 EP100 2.bagging和随机森林概念介绍
2 P; X9 q5 ?' F; c  f0 c0 J. JP101 3.随机森林api实现
P102 4.boosting概念介绍
; E+ z* E: w) C' b/ ]P103 5.GBDT内容介绍
2 e9 ?2 T: s5 d7 v+ Y8 K$ ?3 @P104 6.聚类算法介绍
P105 7.聚类算法api初步实现
$ Q2 d4 z8 a( G- ^1 m& h$ BP106 8.聚类算法实现流程
P107 9.模型评估
) A& q* K' J( s. s! R; k$ {P108 10.算法优化介绍
2 I, j) k: z  aP109 11.特征降维内容介绍
2 h! Q5 `' w1 S( mP110 12.pca降维介绍
9 @$ F7 A+ s% CP111 13.用户对物品类别的喜好细分案例
% ^, A  J% B/ I3 Q+ T5 l3 [& jP112 14.算法选择指导
  c4 a2 O. Q" T; h% }1 U- z6 h

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