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人工智能之機器學習教程[黑馬程序員]

創建時間:2019-11-14 13:53:00.0 來源:黑馬程序員

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7天入門機器學習

初級

共7天課

在機器學習算法篇,你將學習到經典的機器學習算法,如KNN,線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸,決策樹算法、KMeans算法、Bagging、隨機森林、GBDT等,深入淺出,帶你在掌握算法原理的同時,利用經典機器學習庫scikit-learn實現不同案例。

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視頻概述

一、課程簡介


人工智能入門第一課——從人工智能的概述、發展歷程和主要分支等內容切入講解,對人工智能進行宏觀的闡述。隨后著重講到兩個模塊:人工智能中科學計算庫和機器學習常見經典算法。


在人工智能科學計算庫中,你將會學習到,如何使用matplotlib進行繪圖;如何使用numpy進行運算;如何使用pandas對數據完成基本的預處理。


在機器學習算法篇,你將學習到經典的機器學習算法,如KNN,線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸,決策樹算法、KMeans算法、Bagging、隨機森林、GBDT等,深入淺出,帶你在掌握算法原理的同時,利用經典機器學習庫scikit-learn實現不同案例。


最后,通過“吃雞”游戲,檢驗你自己的學習效果,生動體驗機器學習的魅力。


 


二、課程特色亮點


宏觀了解人工智能整體脈絡


化繁為簡、算法講解清晰明了


“學”和“做”結合,邊學習,邊練習,加深知識理解


結合“吃雞”游戲,體驗機器學習魅力所在


 


三、課程內容介紹


模塊一


?第一章 機器學習概述


1.人工智能概述


2.人工智能發展歷程


3.人工智能主要分支


4.機器學習工作流程


5.機器學習算法分類


6.模型評估


7.Azure機器學習模型搭建實驗


8.深度學習簡介




?第二章 機器學習基礎環境安裝與使用


1.庫的安裝


2.jupyter notebook使用




?第三章 Matplotlib


1.Matplotlib之HelloWorld


2.基礎繪圖功能 — 以折線圖為例


3.常見圖形繪制




?第四章 Numpy


1.Numpy的優勢


2.N維數組-ndarray


3.基本操作


4.ndarray運算


5.數組間的運算


6.數學:矩陣




?第五章 Pandas


1.Pandas介紹


2.Pandas數據結構


3.基本數據操作


4.DataFrame運算


5.Pandas畫圖


6.文件讀取與存儲


7.高級處理-缺失值處理


8.高級處理-數據離散化


9.高級處理-合并


10.高級處理-交叉表與透視表


11.高級處理-分組與聚合


12.案例




模塊二


?第一章 K-近鄰算法


1.K-近鄰算法簡介


2.k近鄰算法api初步使用


3.距離度量


4.k值的選擇


5.kd樹


6.案例1:鳶尾花種類預測--數據集介紹


7.特征工程-特征預處理


8.案例1:鳶尾花種類預測--流程實現


9.交叉驗證,網格搜索


10.案例2:預測facebook簽到位置




?第二章 線性回歸


1.線性回歸簡介


2.線性回歸api初步使用


3.數學:求導


4.線性回歸的損失和優化


5.梯度下降法方法介紹


6.線性回歸api再介紹


7.案例:波士頓房價預測


8.欠擬合和過擬合


9.正則化線性模型


10.線性回歸的改進-嶺回歸


11.模型的保存和加載




?第三章 邏輯回歸


1.邏輯回歸介紹


2.邏輯回歸api介紹


3.案例:癌癥分類預測-良/惡性乳腺癌腫瘤預測


4.分類評估方法


5.ROC曲線的繪制




?第四章 決策樹算法


1.決策樹算法簡介


2.決策樹分類原理


3.cart剪枝


4.特征工程-特征提取


5.決策樹算法api


6.案例:泰坦尼克號乘客生存預測




?第五章 集成學習


1.集成學習算法簡介


2.Bagging和隨機森林


3.Boosting




?第六章 聚類算法


1.聚類算法簡介


2.聚類算法api初步使用


3.聚類算法實現流程


4.模型評估


5.算法優化


6.特征工程-特征降維


7.案例:探究用戶對物品類別的喜好細分降維


8.算法選擇指導





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