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admin 发表于 2020-12-21 15:56:33
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# D' S' {3 U/ i0 @, i4 K
% J- U6 t) T' L( i; Q0 x2 P3 W' _【课程目录】
2 {5 @1 A' ]% p/ W" w; S章节1: Python科学计算库-Numpy4
' D& j' r/ a0 M3 S2 z; D课时1课程介绍（主题与大纲）
( ^6 B; g5 v9 c/ L+ O课时2机器学习概述
& F& Q& c& K0 y# K- a8 Y, A课时3使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）0 u7 P8 M3 m5 _3 A5 s
课时4课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）
9 _+ H _1 a @% i: b: \- s课时5科学计算库Numpy
: h4 x3 y1 ?9 F% k课时6Numpy基础结构
! `( q: }" l, f课时7Numpy矩阵基础
# N, h* h) f, x& L6 I3 l* {课时8Numpy常用函数1 Q3 ^' P/ C# M: u4 U4 N0 y1 q
课时9矩阵常用操作
5 O0 g1 x; g# b, t# T+ N课时10不同复制操作对比* ?- S& Q/ X, P6 o% C P/ V& Z
章节2: python数据分析处理库-Pandas8 i# @% \# e4 C/ a: }/ ^; X
课时11Pandas数据读取
2 R+ @5 _8 M/ w& K7 W课时12Pandas索引与计算$ T7 S1 ]) v$ i8 p
课时13Pandas数据预处理实例8 v4 l J" C' S! u
课时14Pandas常用预处理方法$ N4 I% C/ v( j8 @# z/ ?
课时15Pandas自定义函数
8 _4 b8 k3 l" t6 Y* w课时16Series结构2 `0 k' H; s2 L1 v7 `1 T
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
% B% t D! V" y: d7 o( B4 S课时17折线图绘制1 H5 C9 Z8 u: U m4 j
课时18子图操作+ x2 t5 H+ L! X8 |8 z/ m
课时19条形图与散点图% ~# l, }/ r/ q: L0 [1 r5 g, E
课时20柱形图与盒图% i# Q9 M) T- P2 a) @3 X- A- E2 ^
课时21细节设置2 r' P1 m2 q5 D
章节4: Python可视化库Seaborn6# ~& H/ w0 Q* F' |6 s
课时22Seaborn简介$ A# L) h! w! \" O! P& [ a
课时23整体布局风格设置" i! ^5 i. [: Q {
课时24风格细节设置
' _ `; s$ p0 p课时25调色板7 b6 p o3 _, l% ^" e1 E. X3 J' B
课时26调色板颜色设置+ C# }4 I* o4 n8 T" P! f
课时27单变量分析绘图
4 W. M% ~4 x V课时28回归分析绘图8 T% ?; A C0 |, x# S C0 X6 U
课时29多变量分析绘图4 H0 G8 J6 c6 K
课时30分类属忄生绘图
! U# l0 z. c5 V! l; [* i) R2 W; ]课时31Facetgrid使用方法
3 M/ ?. h9 P0 R0 |课时32Facetgrid绘制多变量
/ A4 C8 Y6 U8 H; d课时33热度图绘制
% D! }# z2 m; ~7 z章节5: 回归算法
1 t. b8 X2 U# U i3 `课时34回归算法综述
/ y3 o2 n( C7 k7 \9 i' {3 f3 i课时35回归误差原理推导: [# @1 w/ \% ^ F! L6 V6 F
课时36回归算法如何得出最优解
3 A) q) |0 ?, |0 A! d, T! ^1 m课时37基于公式推导完成简易线忄生回归
* O8 ?& I( b% ^. P5 o' c/ j课时38逻辑回归与梯度下降
$ X4 ?! R" p. M课时39使用梯度下降求解回归问题 \ l q$ W9 K! p2 l( k: _
章节6: 决策树3 d1 N" ^; S' P0 b# |; ^
课时40决策树算法综述* f4 i" T! d7 ] }
课时41决策树熵原理" V: c2 a, I! k# Z
课时42决策树构造实例; x- K0 f# ^' I# t5 Z8 ]" z9 w
课时43信息增益原理+ z, a) }. O% Y$ N- b
课时44信息增益率的作用
5 _$ Q: i I7 V课时45决策树剪枝策略3 S$ Y# n2 c" F2 n7 c/ ~) I
课时46随机森林模型
% l2 l2 i( X) q. L课时47决策树参数详解
) x' f* q2 H7 ~章节7: 贝叶斯算法# S8 o2 a8 G4 y. r' v: u+ ~* E) s
课时48贝叶斯算法概述" \! z3 N; {6 `; M7 Z! Z
课时49贝叶斯推导实例5 q% R1 b8 f, U, N7 M3 H
课时50贝叶斯拼写纠错实例 W! Y8 q7 n0 V: l
课时51垃圾邮件过滤实例& |# R3 p9 i. Q+ ^& U
课时52贝叶斯实现拼写检查器
7 Z) M' S- T0 u; M; L章节8: 支持向量机
_, E8 U% V; S0 X课时53支持向量机要解决的问题. P$ X# E f7 C. A/ |0 Z
课时54支持向量机目标函数2 R) J+ B" C) c1 y4 J- c: |
课时55支持向量机目标函数求解7 i: I: u, q0 P& }
课时56支持向量机求解实例" w, e/ x! _9 h
课时57支持向量机软间隔问题( O* Z6 v; n0 O; X! q: v3 J
课时58支持向量核变换
4 B% X, {/ X8 D z课时59s*O算法求解支持向量机
+ |/ T5 w a; @) @章节9: 神经网络. ?- N, z( |" D: S M
课时60初识神经网络3 s3 x! n- M1 A/ G4 L& f' d) u
课时61计算机视觉所面临的挑战
! E+ F) U/ G$ J5 y. J* a课时62K近邻尝试图像分类
6 Q* z. U3 H& u+ b; H课时63超参数的作用3 [* q. R; L. ~2 X2 ?, j
课时64线忄生分类原理
/ S: {! o! r& s. K+ d' v* d* m课时65神经网络-损失函数* t9 D3 ^) \8 d! c
课时66神经网络-正则化惩罚项* [5 T: b7 V: E$ l9 X. ]
课时67神经网络-softmax分类器
& C, O6 Y1 n! E3 ?2 u0 _课时68神经网络-最优化形象解读
# {1 i" T5 D" ?课时69神经网络-梯度下降细节问题
1 q7 U2 j) a) A" o; A课时70神经网络-反向传播
7 p$ W, V/ E8 y% `课时71神经网络架构
1 Y- ]4 j, j8 k; w$ b a; I课时72神经网络实例演示
' c9 }: l0 ]' _" v* Q3 |课时73神经网络过拟合解决方案3 _/ c4 R3 s( c5 H
课时74感受神经网络的强大4 T. e6 T) T" O" c; j0 s' j Q: i. k
章节10: Xgboost集成算法2 G* W! n. r2 M. E# b& `" S
课时75集成算法思想
0 [4 i+ j- P1 Y- a4 U+ Q9 g! V4 y( ^, V; L6 o2 w7 c$ U# T! X" e& P
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