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：
day1
. F0 B4 F2 U& S2 _( T
day1-1.机器学习科学计算库内容简介
day1-2.人工智能概述
" B. s$ \& o- u; @day1-3.人工智能的发展历程
* j! m* [( D, h2 Kday1-4.人工智能主要分支
& O' _) z- u& L' p. f( Tday1-5.机器学习定义工作流程概述
5 T2 f, U2 D# l5 \1 {) m* Rday1-6.机器学习工作流程各步骤解释
day1-7.机器学习算法分类介绍
5 p: i3 M: e. U" I( Kday1-8.模型评估
! U* Z, ^  j! u5 w8 wday1-9.Azure机器学习平台实验演示1
day1-10.Azure机器学习平台实验演示2
day1-11.深度学习简介
3 y. k% L/ I9 m3 l) w5 D4 Q. t4 hday1-12.基础环境安装
( O/ |1 ?8 @4 i8 ]day1-13.jupyter notebook的基本使用1
: E# U7 J, V1 [) T5 [7 t, y8 kday1-14.jupyter notebook的基本使用2
8 ]4 v; G! r8 H5 \7 \day1-15.matplotlib的基本使用

* |6 e6 w6 C/ x/ h5 M  q; I# `
day2
! \  [7 _1 O5 w& v' I( Jday2-1.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
$ e, {, N8 R* N& Vday2-3.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
6 ~5 [8 j. C. g' B( A6 s7 M* dday2-8.创建0，1数组，固定范围数组
+ V/ p! W; k$ r; U/ Wday2-9.创建随机数组
  u& W, ^- N  i* [+ T  i; fday2-10.数组的基本操作
day2-11.ndarray的运算
. B2 q: y4 P( U2 U( vday2-12.数组间运算
day2-13.矩阵复习
2 Z9 ^. B1 d  Nday2-14.pandas介绍
, ?6 m4 C+ Z& ?  g* m: fday2-15pandas数据结构-series
day2-16.pandas数据结构-DataFrame1
day2-17.pandas数据结构-DataFrame2
day2-18.pandas数据结构-multiindex和panel

day3
day3-1.pandas中的索引
  Q  s2 O5 |" q$ w* aday3-2.赋值和排序
day3-3.pandas中的算术运算和逻辑运算
+ {2 k% a( R9 T: H/ c7 w) a* |day3-4.pandas中的统计函数
4 P- ?+ a/ d6 B: Y( V: V6 }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
& V2 v' u5 m2 F! x% z2 _3 mday3-7.pandas中文件的读取和写入
, b9 h; s9 h1 H; rday3-8.缺失值的处理
day3-9.数据离散化
day3-10.数据表的合并
7 x9 q9 T; I$ e; iday3-11.交叉表和透视表介绍
day3-12.分组聚合介绍
. s- ~5 S4 l) ?9 `( W& \; @day3-13.星巴克案例实现
# }& A4 h  ~  _  }, ^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
day4-3.机器学习中距离度量介绍
day4-4.K值的选择介绍
6 H7 v+ E8 P+ Z3 `  O, b: I5 _day4-5.kd树和kd树的构造过程
* L& D+ @# V( ^0 N8 p7 N; ^! _3 Cday4-6.kd树案例实现
day4-7.数据集获取和属性介绍
! c. B1 ?$ J% C' hday4-8.数据可视化介绍
day4-9.数据集的划分
; c$ M- A0 x( W- S, X0 k1 Fday4-10.特征预处理简介
day4-11.归一化和标准化介绍
( `( s6 }: I3 N! }) M- [day4-12.鸢尾花种类预测
0 c( @( l  W- L2 Y' mday4-13.KNN算法总结
6 A0 g4 o$ B' k1 H& D$ g$ gday4-14.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
1 T$ G* s3 |% }" \4 ~% l1 P$ yday5-1.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
% m, o. j' ?" V( Jday5-3.案例-Facebook位置预测代码实现2
$ y; o2 s# D* a1 zday5-4.线性回归简介
$ c' k8 T8 K: N  Yday5-5.初始线性回归api
day5-6.数学：求导
/ W5 X! c4 r, Bday5-7.线性回归中损失函数的介绍
6 U* w' n. L! f- b/ F9 [day5-8.使用正规方程对损失函数进行优化
7 x& i  y1 g2 {/ k. N4 V9 Z- kday5-9.使用梯度下降法对损失函数进行优化
/ s* `% R' t2 o* Vday5-10.梯度下降法方法介绍
day5-11.线性回归api再介绍
day5-12.波士顿房价预测案例
9 w, L# b) c4 c$ E- fday5-13.欠拟合和过拟合的介绍
# p* c, }7 I& H  |+ I4 K4 e- |day5-14.正则化线性模型
day5-15.岭回归介绍
day5-16.模型保存和加载

  v. v# W0 b1 D9 {day6
: I  U* L0 K  V# O  Hday6-1.逻辑回归介绍
day6-2.逻辑回归api介绍
day6-3.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
day6-6.决策树算法简介
day6-7.熵的介绍
5 S& J. S; M- r, Q( zday6-8.信息增益的介绍
day6-9.信息增益率的介绍
day6-10.基尼指数的介绍
  ]: n+ `, y+ |7 y' H8 uday6-11.决策树划分原理小结
day6-12.cart剪枝介绍
8 d5 p. Z' G3 o# T6 gday6-13.字典特征提取
) P) F0 u" _: F8 @0 c' |day6-14.英文文本特征提取
9 Y! o, E7 `8 M8 F; r: dday6-15.中文文本特征提取
- \' i) E' ]; yday6-16.tfidf内容讲解
8 n" O! Y. m/ ^1 k! d" U. qday6-17.决策树算法api介绍
7 V+ e5 h% e0 \  ?4 s" I5 Jday6-18.泰坦尼克号乘客生存预测
day6-19.树木可视化操作

) }8 M. z9 E4 x! h: e# Y$ Aday7
4 O& o4 B0 K9 }: wday7-1.集成学习简介
day7-2.bagging和随机森林概念介绍
3 D* P4 M6 V% Wday7-3.随机森林api实现
day7-4.boosting概念介绍
, t" q* b# l! o( r5 T) x8 a. {8 Iday7-5.GBDT内容介绍
day7-6.聚类算法介绍
+ z" O3 u( f. S2 f( ]day7-7.聚类算法api初步实现
( g' j0 ], z/ R! ?$ ^  h+ C9 x4 aday7-8.聚类算法实现流程
day7-9.模型评估
/ d, P; j$ e2 }day7-10.算法优化介绍
# S4 P. m8 W. t- Pday7-11.特征降维内容介绍
day7-12.pca降维介绍
' C+ ]4 w$ T2 N$ F# b. kday7-13.用户对物品类别的喜好细分案例
day7-14.算法选择指导
1 R9 i8 U1 p1 n5 O  R4 s4 }

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