??AI人工智能和机器学习??

AI人工智能和机器学习

**具想象力的方向，是当下**火热的技术，李开复强烈推崇。 今日头条的

个性化推荐为什么那么精准，抖音为什么让人着迷，里面的推荐算法起到了很重要的作用。 本方向将会学习常用的机器学习算法，可以与 pyhton数据

分析方向结合学习，成为更加抢手的人工智能工程师

01线性回归算法

回归算法数学原理推导，公式含义形象解读，从零开始推导线性回归算法的

由来以及求解方法。

· 概述

· 误差项分析

· 似然函数求解

· 目标函数推导

· 线性回归求解

02梯度下降原理

本课程简介绍梯度下降原理，下降方法对比，等等从0开始

· 梯度下降原理

· 梯度下降方法对比

· 学习率对结果的影响

03逻辑回归算法

本课程讲解逻辑回归算法原理，和逻辑回归算法求解

· 逻辑回归算法原理推导

· 逻辑回归求解

04Python实现逻辑回归与梯度下降

本课程**几个案例来详细展示python实现逻辑回归任务概述。

· 概述

· 完成梯度下降模块

· 停止策略与梯度下降案例

· 实验对比结果

05使用Python分析科比生涯数据

本课程是机器学习实战课程，为大家介绍的是使用Python分析科比生涯数据

，以帮助大家更好的掌握相关机器学习理论知识，同时将理论应用于具体的实践

· 科比数据集简介

· 数据预处理

· 建模

06案例实战-信用卡欺诈检测

本课程为人工智能案例实战课程，主要是使用前面学习的内容做信用卡欺诈

检测的实操，将理论应用于实战，帮助大家更好掌握相关知识

· 案例背景和目标· 样本不均衡解决方案

· 下采样策略· 交叉验证

· 模型评估方法· 正则化惩罚

· 逻辑回归模型· 混淆矩阵

· 逻辑回归阈值对结果的影响

· SMOTE样本生成策略

07算法：决策树

本课程将详细介绍决策树的组成，剪枝，衡量标准。等从0开始。

· 决策树概述

· 衡量标准熵

· 决策树构造实例

· 信息增益率

· 决策树剪枝策略

08决策树Sklearn实例

本课程将详细介绍决策树的参数，和可视化，sklearn库的介绍和参数选择

。

· 决策树复习

· 决策树涉及参数

· 决策树构造实例

· sklearn参数选

09算法：随机森林与集成算法

本课程将介绍集成算法-随机森林详细介绍特性重要性衡量/提升模型和堆叠

模型。

· 集成算法 随机森林

· 特征重要性衡量

· 提升模型

· 堆叠模型

10Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测

Kaggle竞赛案例——泰坦尼克获救预测 Kaggle是由联合创始人、首席执行

**安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨尔本创立的，主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享

代码的平台。本课程详细讲解，数据预处理，回归模型，随机森林，特征选择。

· 数据介绍

· 数据预处理

· 回归模型

· 随机森林模型

· 特征选择

11贝叶斯算法

本课程主要是贝叶斯算法原理讲解，基于实例演示如何用贝叶斯算法完成实

际的任务，希望帮助初学者更好理解贝叶斯算法

· 贝叶斯算法概述

· 贝叶斯推导实例

· 贝叶斯拼写纠错实例

· 垃圾邮件过滤实例

· 贝叶斯实现贫拼写检查器

12案例：Python文本数据分析

本课程将**对文本分析关键词提取，相似度计算，**后使用贝叶斯算法进

行新闻分类

· 文本分析与关键词提取

· 相似度计算

· 新闻数据与任务简介

· 4TF-IDE关键词提取

· LDA建模

· 基于贝叶斯算法进行新闻分类

13KMEANS聚类

本课程详细介绍KMEANS算法原理，工作流程迭代可视法展示，帮助新手快速

入门。

· KMEANS算法概述

· KMEANS工作流程

· KMEANS迭代可视法展示

14DBSCAN聚类

本课程详细介绍DBSCAN聚类算法及工作流程和迭代可视法展示。帮助新手快

速入门。

· DBSCAN工作流程

· DBSCAN聚类算法

· DBSCAN迭代可视法展示

15案例：聚类实践

本课程聚类案实例实战简介。

· 多种聚类算法概述

· 聚类案例实例

16算法：线性支持向量机

本课程介绍支持向量机要解决的问题，距离与数据的定义，支持向量的作用

等。帮助同学们快速掌握支持向量机的使用和原理。

· 支持向量机要解决的问题

· 距离与数据的定义

· 目标函数

· 目标函数求解

· SVM求解

· 支持向量的作用

17非线性支持向量机

本课程简单介绍，非线性支持向量机软间间隔问题，SVM核变换 。

· 软间隔问题

· SVM核变

18算法：推荐系统

本课程详细介绍推荐系统的应用，任务及实现原理，帮助同学们快速掌握推

荐系统相关技术

· 开场· 推荐系统应用

· 推荐系统要完成的任务· 相似度计算

· 基于用户的协同过滤· 基于物品的协同过滤

· 隐语义模型

· 隐语义模型求解

· 模型评估标准

19案例：推荐系统实践

本课程介绍Surprise库的使用，帮助同学快速掌握使用Surorise库来实现推

荐系统

· Surprise库与数据简介

· Surprise库使用方法

· 得出推荐商品结果

20案例：SVM实践

本课程介绍sklearn求解支持向量机，SVM参数选择，帮同学们理解

SVM.

· sklearn求解支持向量机

· SVM参数选择

21算法：时间序列AIRMA模型

本课程详细介绍ARIMA模型，相关函数评估方法，建立ARIMA模型，和参数选

择。帮助同学们快速理解时间序列AIRMA模型。

· 数据平稳性与差分法

· ARIMA模型

· 相关函数评估方法

· 建立ARIMA模型

· 参数选择

22案例：时间序列预测任务

本课程介绍pandas相关使用，tsfresh库的使用，股票预测案例，报表可视

化等。帮助同学们掌握 时间序列预测的相关知识。

· Padhas生成时间序列· Padhas数据重采样

· Padhas滑动窗口· 股票预测案例

· 使用tsfresh库进行分类任务

· 维基百科词条EDA

· 多特征之间关系分析

· 报表可视化分析

· 红牌和肤色的关系

23算法：Xgboost提升算法

本课程详细介绍Xgboost算法的使用，及关系可视化展示。

· Xgboost算法概述

· Xgboost模型构造

· Xgboost建模衡量标准

· 峰度与偏度

· 数据对数变换

· 数据分析维度

· 变量关系可视化展示

24案例：Xgboost调参实例

本课程详细介绍Xgboost的使用，帮助同学们快速掌握Xgboost的使用。

· Xgboost安装· 保险赔偿任务概述

· Xgboost参数定义· 基础模型定义

· 树结构对结果的影响· 学习率与采样对结果的影响

· Hierachical Softmax· CBOW模型实例

· CBOW求解目标

· 锑度上升求解

· 负采样模型

25计算机视觉挑战

本课程介绍深度学习背景， 用K近邻来进行分类 ，超参数与交叉验证，来

带领同学们走进深度学习的神奇世界。

· 深度学习概述

· 挑战与常规套路

· 用K近邻来进行分类

· 超参数与交叉验证

26神经网络必备基础知识点

本课程介绍神经网络必备基础知识点，为后面的机器学习打下坚实的基础。

· 线性分类

· 损失函数

· 正则化惩罚

· softmax分类器

27**优化与反向传播

本课程介绍**优化和反向传播。

· **优化形象解读

· **优化问题细节

· 反响传播

28神经网络整体架构

本课程介绍神经网络的架构，**实例演示，帮助同学们快速掌握神经网络

架构，为以后打下坚实基础。

· 整体架构

· 实例演示

· 过拟合解决方案

29案例实战CIFAR图像分类任务

本课程**案例详细讲解cifar图像分类任务，帮助同学，快速，深入的理

解cifar图像分类任务。

· cifar分类任务

· 分模块构造神经网络

· 训练神经网络完成分类任务

· 感受神经网络的强大

30语言模型

本课程介绍自然语言处理与深度学习，语言模型等知识，带领同学们快速入

门。

· 开篇

· 自然语言处理与深度学习

· 语言模型

· N-gram模型

· 词向量

· 神经网络模型

31自然语言处理

本课程讲解 CBOW模型实例及求解目标等相关知识点，让同学们尽快掌握相

应技术。

· Hierarchical Softmax

· CBOW模型实例

· CBOW求解目标

· 锑度上升求解

· 负采样模型

32使用word2vec进行分类任务

本课程**影评情感分类项目，带领大家掌握基于词袋模型训练分类器，

word2vec输入数据等技术。

· 影评情感分类

· 基于词袋模型训练分类器

· 准备word2vec输入数据

· 使用gensim构建word2vec词向量

33Gensim中文词向量建模

本课程介绍使用Gensim库构造词向量，维基百科中文数据处理，Gensim构造

word2vec模型和测试模型相似度结构。帮助各位同学快速掌握相关知识点。

· 使用Gensim库构造词向量

· 维基百科中文数据处理

· Gensim构造word2vec模型

· 测试模型相似度结果

34Tensorflow框架

TensorFlow，以下简称TF，是Google去年发布的机器学习平台，发布以后由

于其速度快，扩展性好，推广速度还是蛮快的。江湖上流传着Google的大战略，Android占领了移动端，TF占领神经网络提供AI服务，未来的趋势恰好

是语音图像以及AI的时代，而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初步尝试。

· 安装· 变量

· 变量训练· 线性回归模型

· 逻辑回归框架· 逻辑回归迭代

· 神经网络模型· 完成神经网络

· 卷积神经网络模型· 卷积神经网络参数

35Mnist手写字体识别

本课程将介绍神经网络模型概述，tensorflow参数，卷积简介，构造网络结

构，训练网络模型等知识

· 神经网络模型概述

· tensorflow参数

· 卷积简介

· 构造网络结构

· 训练网络模型

36机器学习套路与BenchMark

本课程介绍HTTP检测任务与数据挖掘的核心以及BenchMark的作用，帮助同

学们快速掌握相关知识。

· HTTP检测任务与数据挖掘的核心

· 论文的重要程度

· BenchMark概述

· BenchMark的作用

37案例：探索性数据分析-赛事数据集分析

本课程**实际案例讲解数据分析的各个知识点，生动形象帮助同学记忆。

· 开场· 数据背景介绍

· 数据读取与预处理· 数据切分模块

· 缺失值可视化分析· 特征可视化展示

· 多特征之间的关系分析· 报表可视化分析

· 红牌和肤色的关系

38案例：探索性数据分析-农粮数据分析

本课程**实际案例讲解数据分析，数据可视化，提高同学们的学习热情。

· 数据背景简介

· 数据切片分析

· 单变量分析

· 峰度与偏度

· 数据对数变换

· 数据分析维度

· 变量关系可视化展示