人工智能

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黑马教育

浏览 85 扫码 分享 2022-07-09 07:50:21
  • 机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位、目标
  • 机器学习概述
  • 机器学习基础环境安装与使用
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    • 黑马教育
      • 机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位、目标
      • 机器学习概述
        • 1.1 人工智能概述
        • 1.2 人工智能发展历程
        • 1.3 人工智能主要分支
        • 1.4 机器学习工作流程
        • 1.5 机器学习算法分类
        • 1.6 模型评估
        • 1.7 Azure机器学习模型搭建实验
        • 1.8 深度学习简介
      • 机器学习基础环境安装与使用
        • 2.1 库的安装
        • 2.2 Jupyter Notebook使用
      • Matplotlib
        • 3.1 Matplotlib之HelloWorld
        • 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例
        • 3.3 常见图形绘制
      • Numpy
        • 4.1 Numpy优势
        • 4.2 N维数组-ndarray
        • 4.3 基本操作
        • 4.4 ndarray运算
        • 4.5 数组间运算
        • 4.6 数学：矩阵
      • Pandas
        • 5.1Pandas介绍
        • 5.2 Pandas数据结构
        • 5.3 基本数据操作
        • 5.4 DataFrame运算
        • 5.5 Pandas画图
        • 5.6 文件读取与存储
        • 5.7 高级处理-缺失值处理
        • 5.8 高级处理-数据离散化
        • 5.9 高级处理-合并
        • 5.10 高级处理-交叉表与透视表
        • 5.11 高级处理-分组与聚合
        • 5.12 案例
      • 拓展阅读
        • 完整机器学习项目的流程（拓展阅读）
        • 独立同分布IID(independent and identically distributed)
      • 机器学习算法课程定位、目标
      • K-近邻算法
        • 1.1 K-近邻算法简介
        • 1.2 k近邻算法api初步使用
        • 1.3 距离度量
        • 1.4 k值的选择
        • 1.5 kd树
        • 1.6 案例：鸢尾花种类预测--数据集介绍
        • 1.7 特征工程-特征预处理
        • 1.8 案例：鸢尾花种类预测—流程实现
        • 1.9 总结
        • 1.10 交叉验证，网格搜索
        • 1.11 案例2：预测facebook签到位置
      • 线性回归
        • 2.1 线性回归简介
        • 2.2 线性回归api初步使用
        • 2.3 数学:求导
        • 2.4 线性回归的损失和优化
        • 2.5 梯度下降法介绍
        • 2.6 线性回归api再介绍
        • 2.7 案例：波士顿房价预测
        • 2.8 欠拟合和过拟合
        • 2.9 正则化线性模型
        • 2.10 线性回归的改进-岭回归
        • 2.11 模型的保存和加载
      • 逻辑回归
        • 3.1 逻辑回归介绍
        • 3.2 逻辑回归api介绍
        • 3.3 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测
        • 3.4 分类评估方法
        • 3.5 ROC曲线的绘制
      • 决策树算法
        • 4.1 决策树算法简介
        • 4.2 决策树分类原理
        • 4.3 cart剪枝
        • 4.4 特征工程-特征提取
        • 4.5 决策树算法api
        • 4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测
      • 集成学习
        • 5.1 集成学习算法简介
        • 5.2 Bagging和随机森林
        • 5.3 Boosting
      • 聚类算法
        • 6.1 聚类算法简介
        • 6.2 聚类算法api初步使用
        • 6.3 聚类算法实现流程
        • 6.4 模型评估
        • 6.5 算法优化
        • 6.6 特征降维
        • 6.7 案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维
        • 6.8 算法选择指导
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