2021年Python人工智能,13天机器学习入门到精通,精讲+14大案例分析

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    课程内容:

    1. 了解人工智能基本概念
    2. 掌握matplotlib的基本使用
    3. 掌握Numpy的基本使用
    4. 掌握pandas的基本使用
    5. 掌握Seaborn的基本使用
    6. 熟悉人工智能中常用的数学
    7. 熟悉KNN算法实现过程及其原理
    8. 熟悉线性回归算法实现过程及其原理
    9. 熟悉逻辑回归算法实现过程及其原理
    10. 熟悉决策树算法实现过程及其原理
    11. 熟悉朴素贝叶斯算法实现过程及其原理
    12. 熟悉SVM算法实现过程及其原理
    13. 熟悉HMM算法实现过程及其原理
    14. 熟悉集成学习基本分类以及经典算法
    15. 熟悉xgboost、lightGBM算法实现过程及其原理


    主要内容:


    阶段一:人工智能概述  


    1. 人工智能概述
    2. 机器学习定义
    3. 机器学习工作流程
    4. 机器学习算法分类
    5. 算法模型评估
    6. Azure机器学习平台实验
    7. 机器学习基础环境安装与使用


    阶段二:Matplotlib  


    1. Matplotlib库使用
    2. Matplotlib架构介绍
    3. Matplotlib基本功能实现
    4. Matplotlib实现多图显示
    5. Matplotlib绘制各类图形


    阶段三:Numpy   


    1. Numpy库使用
    2. Numpy运算优势
    3. 数组的属性
    4. 数组的形状
    5. Numpy实现数组基本操作
    6. Numpy实现数组运算


    阶段四:pandas  


    1. pandas库使用
    2. pandas基本数据操作
    3. DataFrame、Series、MultiIndex、panel
    4. pandas画图
    5. 文件读取和存储(Excel、CSV、SQL、HDF、Json)
    6. 高级数据处理(缺失值处理、数据离散化、数据合并、交叉表和透视表、分组和聚合)
    7. 案例:电影数据分析


    阶段五:Seaborn


    1. Seaborn库的介绍
    2. 单变量图形可视化
    3. 双变量图形可视化
    4. 多变量图形可视化
    5. 类别散点图
    6. 箱线图
    7. 小提琴图
    8. 点图


    阶段六:数据科学综合案例


    1. 案例一:NBA球员数据分析
    2. 案例二:北京市租房数据统计分析


    阶段七:sklearn基本介绍


    1. sklearn介绍
    2. sklearn获取数据集
    3. 数据集属性介绍
    4. 数据集划分
    5. 留出法、留一法、
    6. KFold、StratifiedKFold
    7. 自助法


    阶段八:特征工程与模型优化   


    1. 特征工程与模型优化
    2. 特征预处理:归一化、标准化
    3. 特征提取:字典特征提取、文本特征提取、Tf-idf
    4. 特征降维:特征选择、过滤式、方差选择法、低方差特征过滤、嵌入式
    5. 斯皮尔曼相关系数、皮尔逊相关系数
    6. 交叉验证、网格搜索、


    阶段九:KNN算法   


    1. KNN算法api及kd树及原理
    2. 欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵氏距离、标准化欧式距离、余弦距离
    3. 数据的连续属性和离散属性
    4. KNN中k值的选择
    5. kd树
    6. KNN算法优缺点介绍
    7. 案例:鸢尾花种类预测
    8. 案例:Facebook签到位置预测


    阶段十:线性回归   


    1. 线性回归概念和api与原理剖析
    2. 损失函数:误差平方和
    3. 梯度下降算法:FGD、SGD、mini-batch、SAG
    4. 模型优化:数据归一化、优化器的选择;
    5. 正则化线性模型:Lasso回归、岭回归、Elastic Net、early stopping
    6. 案例:波士顿房价预测


    阶段十一:逻辑回归   


    1. 逻辑回归概念api和原理
    2. sigmoid介绍
    3.分类评估指标:混淆矩阵、精确率、召回率、F1-score、
    4.ROC曲线、AUC指标、ROC曲线的绘制
    5. 类别不平衡数据的生成:imbalanced-learn、随机过采样、SMOTE、随机欠采样
    6. 案例:恶性乳腺癌肿瘤预测


    阶段十二:决策树算法   


    1. 决策树算法原理和api使用
    2. 熵、信息增益、增益率、基尼指数
    3. 决策树的构建和剪枝:剪枝处理、预剪枝、后剪枝、ID3、CART
    4. 条件熵和交叉熵:连续与缺失值处理、多变量决策树
    5. 回归决策树:基本流程、回归/分类决策树的区别
    6. 案例:泰坦尼克号乘客生存预测"


    阶段十三:朴素贝叶斯   


    1. 朴素贝叶斯原理和api函数
    2. 独立同分布、贝叶斯公式、拉普拉斯平滑系数
    3. 概率分布:多项式分布、高斯分布、条件概率、贝叶斯编程及A/B测试
    4. 案例:商品评论情感分析


    阶段十四:SVM算法   


    1. SVM算法原理
    2. 对偶问题及KKT、SMO算法
    3. 软间隔与正则化
    4. 支持向量回归;
    5. 核函数:最简单的核函数距离、相似性函数、常用核函数(GBF和Gassian)、核函数对比
    6. 案例:通过SVM构建数字识别器


    阶段十五:聚类算法   


    1. kmeans流程和质心
    2. 评价指标:内部指标、外部指标
    3. 优化方法(二分kmeans,kmeans++)、SC系数/CH系数;
    4. 案例:探究用户对物品类别的喜好细分


    阶段十六:HMM模型   


    1. 极大似然估计、期望估计、极大化估计
    2. HMM模型:Markov chain、可见状态链、隐含状态链、
    3. 前向后向算法
    4. Viterbi算法
    5. Baum-Welch
    6. 案例:骰子游戏结果预测


    阶段十七: 集成学习基础  


    1. bagging和boosting介绍
    2. 随机森林
    3. 包外估计、无偏估计;
    4. 离散型AdaBoost、实数型AdaBoost
    5. GBDT、残差拟合;
    6. 案例一:泰坦尼克号乘客生存预测优化
    7. 案例二:otto电商平台物品分类预测


    阶段十八:集成学习进阶  


    1. 集成学习进阶-xgboost基本介绍
    2. xgboost目标函数推导
    3. 树的复杂度定义
    4. xgboost回归树构建
    5. xgboost与GBDT对比
    6. 通用参数、Booster参数介绍
    7. 案例:otto电商平台物品分类预测案例优化
    8. 集成学习进阶-lightGBM
    9. Histogram的决策树算法介绍
    10. level-wise、leaf-wise、特征并行、数据并行介绍
    11. 案例:《绝地求生》玩家排名预测


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    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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    时光总在犹豫不觉中蹉跎,可不去犯错,又怎能有收获.....
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    发表于 2021-4-6 23:30:45 | 显示全部楼层
    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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