课程说明
第一阶段:Python数据分析与建模库
掌握Python数据处理必备库,包括科学计算库Numpy,数据分析处理库pandas,可视化库matplotlib和seaborn。全程代码实例演示python数据分析常用操作与整体流程,快速入门人工智能与机器学习。
第二阶段:机器学习经典算法
机器学习经典算法讲解,包括算法的数学原理推导,实例阐述其工作流程和参数对算法结果的影响以及应用领域,熟练掌握机器学习相关算法的应用,并将其更好用于人工智能的实现。
第三阶段:机器学习案例实战
人工智能与机器学习案例实战,基于真实数据集,从零开始,使用Python库进行预处理与建模分析,将机器学习算法应用到真实的任务中。
课程部分内容
麦子学院人工智能教程/
│第一阶段:Python数据分析与建模库/
││01Python快速入门/
│││├─1.系列课程环境配置.mp4
│││├─10.函数基础.mp4
│││├─2.Python快速入门.mp4
│││└─ ……
││02科学计算库Numpy/
│││├─1.数据结构.mp4
│││├─2.基本操作.mp4
│││├─3.矩阵属性.mp4
│││└─ ……
││03数据分析处理库Pandas/
│││├─1.数据读取.mp4
│││├─2.数据预处理.mp4
│││├─3.常用函数.mp4
│││└─ ……
││04可视化库Matplotlib/
│││├─1.折线图.mp4
│││├─2.子图操作.mp4
│││├─3.条形图与散点图.mp4
│││└─ ……
││05Seaborn可视化库/
│││├─1.课程简介.mp4
│││├─10.Facetgrid使用方法.mp4
│││├─11.Facetgrid绘制多变量.mp4
│││└─ ……
│第三阶段:机器学习案例实战/
││01使用Python分析科比生涯数据/
│││├─1.科比数据集简介.mp4
│││├─2.数据预处理.mp4
│││├─3.建模.mp4
││02案例实战-信用卡欺诈检测/
│││├─1.案例背景和目标.mp4
│││├─10.SMOTE样本生成策略.mp4
│││├─2.样本不均衡解决方案.mp4
│││└─ ……
││03Python文本数据分析/
│││├─1.文本分析与关键词提取.mp4
│││├─2.相似度计算.mp4
│││├─3.新闻数据与任务简介.mp4
│││└─ ……
││04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测/
│││├─1.数据介绍.mp4
│││├─2.数据预处理.mp4
│││├─3.回归模型.mp4
│││└─ ……
││05时间序列案例实战/
│││├─1.Pandas生成时间序列.mp4
│││├─2.Pandas数据重采样.mp4
│││├─3.Pandas滑动窗口.mp4
│││└─ ……
││06TensorFlow框架/
│││├─10.卷积神经网络参数.mp4
│││├─2.变量[vipsrc.com].mp4
│││├─3.变量练习.mp4
│││└─ ……
││07MNIST手写字体识别/
│││├─1.神经网络模型概述.mp4
│││├─2.tensorflow参数.mp4
│││├─3.卷积简介.mp4
│││└─ ……
││08Gensim中文词向量建模/
│││├─1.使用Gensim库构造词向量.mp4
│││├─2.维基百科中文数据处理.mp4
│││├─3.Gensim构造word2vec模型.mp4
│││└─ ……
││09探索性数据分析-赛事数据集分析/
│││├─1.开场 (1).mp4
│││├─2.数据背景介绍.mp4
│││├─3.数据读取与预处理.mp4
│││└─ ……
││10 探索性数据分析-农粮数据分析/
│││├─1.数据背景简介.mp4
│││├─2.数据切片分析.mp4
│││├─3.单变量分析.mp4
│││└─ ……
│第二阶段:机器学习经典算法/
││01回归算法/
│││├─1.机器学习概述(1).mp4
│││├─2.回归算法.mp4
│││├─3.线性回归误差原理推导.mp4
│││└─ ……
││02决策树与随机森林/
│││├─1.决策树概述.mp4
│││├─2.熵原理形象解读.mp4
│││├─3.决策树构造实例.mp4
│││└─ ……
││03贝叶斯算法/
│││├─1.贝叶斯算法概述.mp4
│││├─2.贝叶斯推导实例.mp4
│││├─3.贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│││└─ ……
││04 Xgboost/
│││├─1.集成思想.mp4
│││├─2.xgboost基本原理.mp4
│││├─3.xgboost目标函数推导.mp4
│││└─ ……
││05支持向量机算法/
│││├─1.支持向量机要解决的问题.mp4
│││├─2.支持向量机求解目标.mp4
│││├─3.支持向量机目标函数求解.mp4
│││└─ ……
││06时间序列AIRMA模型/
│││├─1.数据平稳性与差分法.mp4
│││├─2.ARIMA模型.mp4
│││├─3.相关函数评估方法.mp4
│││└─ ……
││07神经网络基础/
│││├─1.深度学习概述.mp4
│││├─10.最优化问题细节.mp4
│││├─11.反向传播.mp4
│││└─ ……
││08神经网络架构/
│││├─1.整体架构.mp4
│││├─2.实例演示.mp4
│││├─3.过拟合解决方案.mp4
│││└─ ……
││09PCA降维与SVD矩阵分解/
│││├─1.PCA问题.mp4
│││├─2.PCA降维实例.mp4
│││├─3.SVD原理.mp4
│││└─ ……
││10聚类算法/
│││├─1.聚类算法概述.mp4
│││├─2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4
│││├─3.特征工程2.mp4
││11推荐系统/
│││├─1.开场.mp4
│││├─2.推荐系统应用.mp4
│││├─3.推荐系统要完成的任务.mp4
│││└─ ……
││12Word2Vec/
│││├─1.开篇.mp4
│││├─10.锑度上升求解.mp4
│││├─11.负采样模型.mp4
│││└─ ……
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