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课程目录：
% K* @& s ?0 [% F+ f' X- ~day11 H" V. j7 X6 _
5 x5 e8 P. J1 \4 T+ D$ I3 S
day1-1.机器学习科学计算库内容简介
$ V8 ^0 W7 \8 T% Z- W; k6 ]. aday1-2.人工智能概述 4 M% p0 `" b. t9 C2 l; a( G
day1-3.人工智能的发展历程 9 `1 V7 U* z+ P. M* Q+ Z
day1-4.人工智能主要分支 1 X- C0 t6 l, U- J+ [
day1-5.机器学习定义工作流程概述 6 s4 z) W) R) D& _$ C$ _
day1-6.机器学习工作流程各步骤解释
0 s, J: p# J8 L& x; d( _' aday1-7.机器学习算法分类介绍
- _& N, M- J/ @! O9 T2 wday1-8.模型评估
$ t. A" L7 z7 J% v. [day1-9.Azure机器学习平台实验演示1 ! T- C" H) r" l* A
day1-10.Azure机器学习平台实验演示2
7 ?- S' p: w. C( P4 ^day1-11.深度学习简介 4 M" h2 J) I% v3 X. }7 U. b
day1-12.基础环境安装 ; t/ [0 C2 r5 Y& A; ~2 _ ~
day1-13.jupyter notebook的基本使用1 9 S* d2 y0 o2 y
day1-14.jupyter notebook的基本使用2 " U* d: [. F0 W+ t9 ]# Q
day1-15.matplotlib的基本使用
2 W) w' r1 s7 [( m! ]; ?# k& a5 t* B% ]) E) z
# j8 m. N6 T! [% t% u; Tday2
, ^1 A4 Y! q. c$ J# H$ \day2-1.实现基础绘图-某城市温度变换图
. y" `0 {' D% zday2-2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图 9 r+ k: o- U1 `4 i/ X$ E! c
day2-3.在一个坐标系下绘制多个图像
, q" l7 F$ g, ~+ X2 D5 \) L! B$ eday2-4.在多个坐标系下绘制多个图像
1 _. p+ d N3 u; b1 z0 _6 I1 X7 S3 qday2-5.常见图形绘制 + H3 c! G; D4 p. t0 d) F! b6 x
day2-6.numpy介绍 8 @ o- D& a1 F/ o5 r. D+ p) Z. {
day2-7.ndarray介绍
- V* Q6 i) N3 j. Tday2-8.创建0，1数组，固定范围数组 2 q7 O. m3 y" e2 Q" @2 L
day2-9.创建随机数组 7 J2 r3 U2 l/ i# P
day2-10.数组的基本操作
5 O9 _8 c6 V3 `7 F7 A) J* r: hday2-11.ndarray的运算 " X+ q/ N* t! ^$ ?
day2-12.数组间运算 5 K! U: l: V$ l2 m) O2 b* f
day2-13.矩阵复习
9 N0 K' j+ Z) k+ y5 Y/ xday2-14.pandas介绍
( V Z, G" G$ U1 T( K. h; lday2-15pandas数据结构-series
# `2 k6 ^$ f/ _2 q4 X4 tday2-16.pandas数据结构-DataFrame1 ! d# ~: M, E5 p8 Q# @
day2-17.pandas数据结构-DataFrame2
# K7 W: w+ {# Dday2-18.pandas数据结构-multiindex和panel/ ?4 I5 z( w4 Z8 a9 ^
) _" A- j. ~/ ]- l. u: h" r, Q; K+ oday3
% c9 T8 W& i( N0 uday3-1.pandas中的索引 % f. d+ I- e' \" z N
day3-2.赋值和排序 + |! N/ s9 o4 o1 y" ]
day3-3.pandas中的算术运算和逻辑运算
+ d/ [ b0 z7 ?& L5 M: eday3-4.pandas中的统计函数
: J, u4 P0 O' ^9 c3 Zday3-5.pandas中的累计统计函数和自定义函数 5 |2 b4 G% C( t
day3-6.pandas中绘图方式介绍
6 _! T8 ]- M# W) b, {day3-7.pandas中文件的读取和写入
, v, E/ N# D1 q+ g+ E' B; ]& z/ tday3-8.缺失值的处理
7 r& h2 d. m9 W3 i+ Q5 h! dday3-9.数据离散化
7 @1 o2 r; l# J; q% Cday3-10.数据表的合并
# m! f: e+ d b# l# pday3-11.交叉表和透视表介绍 r) N+ r, f/ k* W) [4 b+ ]
day3-12.分组聚合介绍
5 O4 G% U2 s- b( A9 wday3-13.星巴克案例实现 - x* V5 D; J# [. V0 y. I
day3-14.电影案例分析1
E# f) D8 l6 U8 e' oday3-15.电影案例分析
3 [/ e% z* @7 L7 ~7 |. i2 x+ y# v9 r% n3 y
day4
. M0 Z5 H7 W* Z1 ]' V' ^" Iday4-1.K-近邻算法简介 : J1 S( P1 h% I
day4-2.K近邻算法api初步使用 : P2 F3 g) g+ Y9 R0 w! T
day4-3.机器学习中距离度量介绍 ! K z( M* r! f8 @# A8 L& Z
day4-4.K值的选择介绍
' y& ^2 d/ m7 F8 V1 z, e3 Iday4-5.kd树和kd树的构造过程
! Z+ X) u7 `% |; v$ X1 Z8 q7 n, uday4-6.kd树案例实现
3 w* K$ h, V' b2 Hday4-7.数据集获取和属性介绍
m0 a4 C, W7 s5 L: h" ^day4-8.数据可视化介绍
+ D8 S4 }( T+ ^8 n% _day4-9.数据集的划分 4 y& l3 I9 J% N. m+ o+ l
day4-10.特征预处理简介
4 o2 u# d1 ^5 g4 f1 d. R1 Fday4-11.归一化和标准化介绍 ) o8 t9 i3 e6 r/ @
day4-12.鸢尾花种类预测 ; A6 j# E. @* z3 Z% W
day4-13.KNN算法总结
/ [+ ~# `+ h' h! Y Kday4-14.交叉验证、网格搜索概念介绍
! k H Q& Q9 Z+ |7 f0 f% f. R( G& `day4-15.交叉验证、网格搜索案例实现
: ?1 U- \' x) B" q$ f. D) @7 e8 ^' p; S |* m! U
day5
( k* L6 S4 M8 sday5-1.案例-Facebook位置预测流程分析 , v, a5 P3 I, {; B, j
day5-2.案例-Facebook位置预测代码实现1 % g3 H3 r) W' \! E
day5-3.案例-Facebook位置预测代码实现2
, g! o9 z( f$ X3 r( w0 Nday5-4.线性回归简介
$ N' D1 l6 n1 v8 N5 Y$ K1 kday5-5.初始线性回归api ( L5 x- _8 T, Z8 \
day5-6.数学：求导 8 Q% v$ `% r# N! O c; {
day5-7.线性回归中损失函数的介绍 8 @- F6 l/ r# D% l1 B* \& l
day5-8.使用正规方程对损失函数进行优化
5 P+ r: [9 \* ~& ~day5-9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
7 W8 T5 i0 e# q# tday5-10.梯度下降法方法介绍
7 p1 ]" c2 v1 iday5-11.线性回归api再介绍 8 D) A: Q. f X, [4 {, ~! n
day5-12.波士顿房价预测案例
' S3 k& O8 ^, R: v0 J+ l3 R9 Iday5-13.欠拟合和过拟合的介绍
5 i5 j4 s3 L& O: rday5-14.正则化线性模型 2 x( W6 e; Z+ r4 G5 r i t: ^
day5-15.岭回归介绍 " g' C9 ]( \- Z7 S* s) i+ K. Y$ }* V
day5-16.模型保存和加载5 N3 }& C1 M7 N! C0 ]% N/ b
7 h- s5 H6 Z, u0 N! Y& Z
day6
# w- c; E2 }9 i$ gday6-1.逻辑回归介绍 0 Z* m1 W" I2 L7 A6 e& A) e, o, Z
day6-2.逻辑回归api介绍
4 K# K( j" d5 [0 J8 e: g. k# O4 sday6-3.肿瘤预测案例 : u5 l' C/ s1 j) v4 L2 N
day6-4.分类评估方法介绍 ! R" E3 ]0 c/ {; F6 Z4 S& q6 d
day6-5.roc曲线绘制过程
# p8 X e& I+ iday6-6.决策树算法简介 & h- x! S, Z7 o/ l$ U
day6-7.熵的介绍
2 t4 C1 ~& G8 S% aday6-8.信息增益的介绍 / R9 h" Z. `! o
day6-9.信息增益率的介绍 8 ^7 o0 B; M2 b2 q
day6-10.基尼指数的介绍
! ]( \" `, g2 V x" |) nday6-11.决策树划分原理小结
. t' s* o5 t% Yday6-12.cart剪枝介绍
( i n/ t* W5 N+ _ X1 Wday6-13.字典特征提取
, T" C( r! m) z( @6 G& Gday6-14.英文文本特征提取 - ~9 d% X6 H# \: D+ l8 J; x, u
day6-15.中文文本特征提取
7 V* J! \' b% `, nday6-16.tfidf内容讲解 6 ~; E) E5 ^1 f" l
day6-17.决策树算法api介绍 ( N% q, G# v1 B+ l
day6-18.泰坦尼克号乘客生存预测
9 ^2 Q' y, B$ I, N4 Zday6-19.树木可视化操作
+ ]* N. C9 X/ o8 _! n0 f: z2 H! L% c7 N4 H7 Y( o) C& w/ F
day7 s: v9 P( p- }. J0 s
day7-1.集成学习简介 # V0 a' P* h, B" A# h, M- u
day7-2.bagging和随机森林概念介绍 & E0 c* S l4 A9 [" I, y1 V
day7-3.随机森林api实现
+ a$ [ z7 c6 ~" X4 U, `$ Kday7-4.boosting概念介绍 ) f( S7 I9 n, W) i+ o6 d! t: U) ^+ u" B
day7-5.GBDT内容介绍 9 ~; B3 Z* R2 E" D# \
day7-6.聚类算法介绍 ! R$ p9 o8 X% ]( A1 ?( m
day7-7.聚类算法api初步实现 / ^- ~% ^: E) K; A! f
day7-8.聚类算法实现流程
! t B m* {! g8 m0 Iday7-9.模型评估
3 {0 L) g/ O6 E$ u5 cday7-10.算法优化介绍
% X& h: |0 m/ H5 c' p9 gday7-11.特征降维内容介绍 + L0 i9 R6 U0 q: B
day7-12.pca降维介绍 % E, l4 @3 M v7 k, Z
day7-13.用户对物品类别的喜好细分案例 2 F' D5 C7 [7 \
day7-14.算法选择指导6 D) n/ _; ?; H: V; A; u$ ]$ x1 s
2 I& e8 u/ P+ d+ }% s
% S T* c- M$ C3 L* X
, ]8 j) M" w5 _3 v } Z |
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发表于 2020-4-19 14:42:58
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发表于 2020-8-28 20:44:43