黑马程序员 - 边学边练超系统掌握人工智能机器学习算法

冰点也疯狂

课程目录：
$ ~2 H6 F* G$ K4 m7 _day1
7 P+ r; Y/ F' T) Z0 J  k1 \1 a; T
# `  _! y$ b- |% f3 m/ S, Hday1-1.机器学习科学计算库内容简介
day1-2.人工智能概述
day1-3.人工智能的发展历程
; k- C* K' E. H* U1 \/ Lday1-4.人工智能主要分支
day1-5.机器学习定义工作流程概述
/ ]2 d) q  t* d4 F+ t. P' z5 {day1-6.机器学习工作流程各步骤解释
" g( x) H# K0 x% sday1-7.机器学习算法分类介绍
day1-8.模型评估
* Y+ T- {: W1 y9 l% l4 ?3 ]( D5 o2 Pday1-9.Azure机器学习平台实验演示1
/ Z- U# S. z& F5 H, y2 H$ Y( w, Mday1-10.Azure机器学习平台实验演示2
day1-11.深度学习简介
0 Q! W* ?( l6 i: _9 Uday1-12.基础环境安装
  y. v$ M+ |( Y6 @% W  B7 Vday1-13.jupyter notebook的基本使用1
day1-14.jupyter notebook的基本使用2
0 y! S4 o8 k/ @. \day1-15.matplotlib的基本使用


day2
  ~% G7 T3 I3 T$ j; D  kday2-1.实现基础绘图-某城市温度变换图
day2-2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图
day2-3.在一个坐标系下绘制多个图像
day2-4.在多个坐标系下绘制多个图像
day2-5.常见图形绘制
day2-6.numpy介绍
day2-7.ndarray介绍
- C+ Z; P  e: O: y4 u6 Wday2-8.创建0，1数组，固定范围数组
. Q8 Y& J9 }7 R) b, n; pday2-9.创建随机数组
* Y+ N6 W# k5 m* ]5 b0 c4 vday2-10.数组的基本操作
4 g$ ~* K% M) Hday2-11.ndarray的运算
day2-12.数组间运算
; H: ]( D" J$ E% p* {- _$ S: C% jday2-13.矩阵复习
day2-14.pandas介绍
4 D" O7 Y0 w- ]# hday2-15pandas数据结构-series
0 L! p1 H6 G  s, T3 A3 ?day2-16.pandas数据结构-DataFrame1
day2-17.pandas数据结构-DataFrame2
: d$ W. y" S; A+ x2 V  Mday2-18.pandas数据结构-multiindex和panel

day3
* S' x: I. _& P4 Zday3-1.pandas中的索引
+ W7 {2 r# \4 H, Xday3-2.赋值和排序
day3-3.pandas中的算术运算和逻辑运算
day3-4.pandas中的统计函数
day3-5.pandas中的累计统计函数和自定义函数
day3-6.pandas中绘图方式介绍
day3-7.pandas中文件的读取和写入
day3-8.缺失值的处理
day3-9.数据离散化
6 d+ I  m4 V& C2 i2 {$ w; B( aday3-10.数据表的合并
$ E, t/ t# I- T& P; r. \day3-11.交叉表和透视表介绍
day3-12.分组聚合介绍
day3-13.星巴克案例实现
day3-14.电影案例分析1
day3-15.电影案例分析

day4
day4-1.K-近邻算法简介
day4-2.K近邻算法api初步使用
$ V8 a% [$ P3 v7 l# Iday4-3.机器学习中距离度量介绍
2 K: ~& T/ ], P: e' k2 j* q3 bday4-4.K值的选择介绍
day4-5.kd树和kd树的构造过程
0 N$ h1 f! p: p! ~9 Zday4-6.kd树案例实现
4 E5 G2 E/ Z4 rday4-7.数据集获取和属性介绍
day4-8.数据可视化介绍
: i  [( D! Y' ~1 p$ W9 Rday4-9.数据集的划分
* @2 T0 v3 {. @2 G# L5 ^day4-10.特征预处理简介
day4-11.归一化和标准化介绍
9 t) [! K! k# w' a# ?# H$ Zday4-12.鸢尾花种类预测
, @8 _. a' |) ~4 `, r. hday4-13.KNN算法总结
day4-14.交叉验证、网格搜索概念介绍
day4-15.交叉验证、网格搜索案例实现

day5
day5-1.案例-Facebook位置预测流程分析
day5-2.案例-Facebook位置预测代码实现1
! [8 s9 P0 {: |( L0 Kday5-3.案例-Facebook位置预测代码实现2
day5-4.线性回归简介
0 r( I, ?# o5 I3 `8 U/ rday5-5.初始线性回归api
day5-6.数学：求导
day5-7.线性回归中损失函数的介绍
3 Z/ r& d* @( R5 }day5-8.使用正规方程对损失函数进行优化
# D" H7 d" _& T4 @day5-9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
day5-10.梯度下降法方法介绍
# ]9 ^0 q% Y5 F: w  c5 Y2 Tday5-11.线性回归api再介绍
day5-12.波士顿房价预测案例
3 Q" }- M4 \* [6 ]) s" ?day5-13.欠拟合和过拟合的介绍
# k0 l8 X3 `7 J# ]; dday5-14.正则化线性模型
0 w' J0 M, L0 I2 {; W0 rday5-15.岭回归介绍
day5-16.模型保存和加载

day6
day6-1.逻辑回归介绍
day6-2.逻辑回归api介绍
* A/ v9 G' M  A* Z% |  i$ yday6-3.肿瘤预测案例
day6-4.分类评估方法介绍
day6-5.roc曲线绘制过程
9 j0 Y+ U3 c/ tday6-6.决策树算法简介
$ W3 m  Z6 s. p# A  I" _6 Tday6-7.熵的介绍
" C; |, f, W0 {! L7 L& h/ B: uday6-8.信息增益的介绍
- g! ]$ P& J5 c) s# _* x  D# P) Dday6-9.信息增益率的介绍
7 v3 G! X# a- Wday6-10.基尼指数的介绍
8 V- [6 e' H* U- h) u$ d# Tday6-11.决策树划分原理小结
( [0 C4 ^  J& k: u0 Yday6-12.cart剪枝介绍
2 y( [( o  O+ Z( Sday6-13.字典特征提取
' v1 S9 y- c4 ~9 _/ S* lday6-14.英文文本特征提取
day6-15.中文文本特征提取
day6-16.tfidf内容讲解
" Z* P$ F5 p" Iday6-17.决策树算法api介绍
1 B% _2 s0 B5 Z' I9 J( o% Pday6-18.泰坦尼克号乘客生存预测
day6-19.树木可视化操作

day7
day7-1.集成学习简介
day7-2.bagging和随机森林概念介绍
+ i% K" ~9 j0 C2 D) j0 x) i5 wday7-3.随机森林api实现
day7-4.boosting概念介绍
day7-5.GBDT内容介绍
% s+ h! }: E7 a& F- S! D- {day7-6.聚类算法介绍
day7-7.聚类算法api初步实现
day7-8.聚类算法实现流程
day7-9.模型评估
# R; q* L3 t8 bday7-10.算法优化介绍
3 A- |/ S% u  Gday7-11.特征降维内容介绍
day7-12.pca降维介绍
day7-13.用户对物品类别的喜好细分案例
day7-14.算法选择指导
% O- N& _. E) u& Q: D

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  S' Y6 E+ k* i3 m( }1 \
$ ~$ O( c4 _5 Q5 f3 Q5 d8 |' d4 L, F+ V

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