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  • 课程目录:

    第1章人工智能入学指南(51分钟6节)

    1-1AI时代**Python[09:20]
    1-2Python我该怎么学?[04:21]
    1-3人工智能的核心-机器学习[10:34]
    1-4机器学习怎么学?[08:36]
    1-5算法推导与案例[08:18]
    1-6系列课程环境配置[10:06]
    第2章Python快速入门(1小时17分钟9节)

    2-1快速入门,边用边学[01:03]
    2-2变量类型[07:31]
    2-3List基础模块[10:00]
    2-4List索引[10:02]
    2-5循环结构[11:53]
    2-6判断结构[05:41]
    2-7字典模块[14:22]
    2-8文件处理[12:27]
    2-9函数基础[04:26]
    第3章科学计算库Numpy(57分钟5节)

    3-1Numpy数据结构[11:48]
    3-2Numpy基本操作[07:05]
    3-3Numpy矩阵属性[09:17]
    3-4Numpy矩阵操作[12:10]
    3-5Numpy常用函数[16:54]
    第4章数据分析处理库Pandas(1小时6分钟6节)

    4-1Pandas数据读取[11:50]
    4-2Pandas索引与计算[10:26]
    4-3Pandas数据预处理实例[13:01]
    4-4Pandas常用预处理方法[11:11]
    4-5Pandas自定义函数[07:44]
    4-6Series结构[12:29]
    第5章可视化库Matplotlib(49分钟5节)

    5-1折线图的绘制[08:24]
    5-2子图操作[14:04]
    5-3条形图与散点图[10:11]
    5-4柱形图与盒图[10:16]
    5-5绘图细节设置[06:12]
    第6章Python可视化库Seaborn(1小时26分钟9节)

    6-1布局整体风格设置[07:47]
    6-2风格细节设置[06:49]
    6-3调色板[10:39]
    6-4调色板颜色设置[08:17]
    6-5单变量分析绘制[09:37]
    6-6回归分析绘图[08:53]
    6-7多变量分析绘图[10:36]
    6-8分类属性绘图[09:40]
    6-9热度图绘制[14:19]
    第7章线性回归算法(55分钟5节)

    7-1线性回归算法概述[14:23]
    7-2误差项分析[11:32]
    7-3似然函数求解[09:35]
    7-4目标函数推导[09:21]
    7-5线性回归求解[10:57]
    第8章梯度下降算法(25分钟3节)

    8-1梯度下降原理[11:42]
    8-2梯度下降方法对比[07:20]
    8-3学习率对结果的影响[06:08]
    第9章逻辑回归算法(25分钟2节)

    9-1逻辑回归算法原理推导[10:52]
    9-2逻辑回归求解[14:58]
    第10章案例实战:Python实现逻辑回归与梯度下降策略(41分钟4节)

    10-1Python实现逻辑回归任务概述[07:33]
    10-2完成梯度下降模块[12:51]
    10-3停止策略与梯度下降策略对比[10:55]
    10-4实验对比效果[10:25]
    第11章项目实战:案例实战信用卡欺诈检测(1小时41分钟10节)

    11-1案例背景和目标[08:31]
    11-2样本不平衡解决方案[10:17]
    11-3下采样策略[06:35]
    11-4交叉验证[13:02]
    11-5模型评估方法[13:05]
    11-6正则化惩罚项[08:09]
    11-7逻辑回归模型[07:37]
    11-8混淆矩阵[08:52]
    11-9逻辑回归阈值对结果的影响[10:00]
    11-10SMOTE样本生成策略[15:50]
    第12章决策树算法(54分钟5节)

    12-1决策树原理概述[12:25]
    12-2衡量标准-熵[11:03]
    12-3决策树构造实例[10:08]
    12-4信息增益率[05:48]
    12-5决策树剪枝策略[15:31]
    第13章案例实战:决策树Sklearn实例(50分钟4节)

    13-1决策树复习[08:55]
    13-2决策树涉及参数[11:08]
    13-3树可视化与Sklearn实例[18:14]
    13-4Sklearn参数选择模块[11:46]
    第14章集成算法与随机森林(44分钟4节)

    14-1集成算法-随机森林[12:02]
    14-2特征重要性衡量[13:51]
    14-3提升模型[11:14]
    14-4堆叠模型[07:09]
    第15章泰坦尼克船员获救(57分钟5节)

    15-1数据介绍[06:09]
    15-2数据预处理[13:36]
    15-3回归模型进行预测[14:30]
    15-4随机森林模型[12:56]
    15-5特征选择[10:39]
    第16章贝叶斯算法(52分钟5节)

    16-1贝叶斯算法概述[06:58]
    16-2贝叶斯推导实例[07:37]
    16-3贝叶斯拼写纠错实例[11:46]
    16-4垃圾邮件过滤实例[14:09]
    16-5贝叶斯实现拼写检查器[12:20]
    第17章Python文本数据分析(1小时11分钟6节)

    17-1文本分析与关键词提取[12:11]
    17-2相似度计算[11:43]
    17-3新闻数据与任务简介[10:19]
    17-4TF-IDF关键词提取[13:28]
    17-5LDA建模[09:10]
    17-6基于贝叶斯算法的新闻分类[14:53]
    第18章支持向量机算法(1小时31分钟8节)

    18-1支持向量机要解决的问题[10:05]
    18-2距离与数据的定义[10:33]
    18-3目标函数[09:41]
    18-4目标函数求解[11:27]
    18-5SVM求解实例[13:45]
    18-6支持向量的作用[11:53]
    18-7软间隔问题[06:46]
    18-8SVM核变换[16:51]
    第19章SVM调参实例(25分钟2节)

    19-1Sklearn求解支持向量机[11:24]
    19-2SVM参数调节[14:00]
    第20章机器学习处理实际问题常规套路(41分钟4节)

    20-1HTTP检测任务与数据挖掘的核心[11:13]
    20-2论文的重要程度[10:00]
    20-3BenchMark概述[06:23]
    20-4BenchMark的作用[13:31]
    第21章降维算法:线性判别分析(36分钟3节)

    21-1线性判别分析要解决的问题[12:20]
    21-2线性判别分析要优化的目标[12:03]
    21-3线性判别分析求解[12:08]
    第22章案例实战:Python实现线性判别分析(19分钟2节)

    22-1Python实现线性判别分析[10:19]
    22-2求解得出降维结果[08:55]
    第23章降维算法:PCA主成分分析(50分钟4节)

    23-1PCA降维概述[08:39]
    23-2PCA要优化的目标[12:21]
    23-3PCA求解[10:17]
    23-4PCA降维实例[19:17]
    第24章聚类算法-Kmeans(29分钟3节)

    24-1Kmeans算法概述[11:33]
    24-2Kmeans工作流程[09:42]
    24-3迭代效果可视化展示[08:19]
    第25章聚类算法-DBSCAN(34分钟3节)

    25-1DBSCAN聚类算法[11:03]
    25-2DBSCAN工作流程[15:03]
    25-3DBSCAN迭代可视化展示[08:52]
    第26章聚类实践(21分钟2节)

    26-1多种聚类算法概述[04:34]
    26-2聚类案例实战[17:19]
    第27章EM算法(51分钟5节)

    27-1EM算法要解决的问题[10:38]
    27-2隐变量问题[06:16]
    27-3EM算法求解实例[14:31]
    27-4Jensen不等式[10:46]
    27-5GMM模型[09:19]
    第28章GMM聚类实践(21分钟2节)

    28-1GMM实例[11:50]
    28-2GMM聚类[09:44]
    第29章神经网络(1小时15分钟8节)

    29-1计算机视觉常规挑战[15:11]
    29-2得分函数[06:59]
    29-3损失函数[07:01]
    29-4softmax分类器[09:48]
    29-5反向传播[11:56]
    29-6神经网络整体架构[06:41]
    29-7神经网络实例[07:05]
    29-8激活函数[11:16]
    第30章第十章:Tensorflow实战(1小时15分钟7节)

    30-1Tensorflow基础操作[07:14]
    30-2Tensorflow常用函数[08:13]
    30-3Tensorflow回归实例[09:06]
    30-4Tensorflow神经网络实例[15:43]
    30-5Tensorflow神经网络迭代[13:44]
    30-6神经网络dropout[10:29]
    30-7卷积神经网络基本结构[10:44]
    第31章Mnist手写字体与验证码识别(1小时16分钟7节)

    31-1Tensorflow构造卷积神经网络参数[11:19]
    31-2Pooling层原理与参数[11:08]
    31-3卷积网络参数配置[08:57]
    31-4卷积神经网络计算流程[09:45]
    31-5CNN在mnist数据集上的效果[11:56]
    31-6验证码识别任务概述[10:46]
    31-7完成验证码识别任务[12:30]
    第32章Xgboost集成算法(1小时11分钟7节)

    32-1集成算法思想[05:35]
    32-2Xgboost基本原理[11:07]
    32-3Xgboost目标函数推导[12:17]
    32-4Xgboost求解实例[11:29]
    32-5Xgboost安装[03:31]
    32-6Xgboost实例演示[14:43]
    32-7Adaboost算法概述[13:00]
    第33章推荐系统(1小时17分钟8节)

    33-1推荐系统应用[10:34]
    33-2推荐系统要完成的任务[06:39]
    33-3相似度计算[10:46]
    33-4基于用户的协同过滤[10:02]
    33-5基于物品的协同过滤[14:45]
    33-6隐语义模型[07:31]
    33-7隐语义模型求解[09:45]
    33-8模型评估标准[07:43]
    第34章推荐系统实战(1小时1分钟7节)

    34-1Surprise库与数据简介[06:40]
    34-2Surprise库使用方法[09:46]
    34-3得出商品推荐结果[09:06]
    34-4使用Tensorflow构建隐语义模型[09:08]
    34-5模型架构[10:06]
    34-6损失函数定义[08:25]
    34-7训练网络模型[08:37]
    第35章词向量模型Word2Vec(1小时30分钟10节)

    35-1自然语言处理深度学习[11:58]
    35-2语言模型[06:15]
    35-3N-gram模型[08:32]
    35-4词向量[09:27]
    35-5神经网络模型[10:02]
    35-6Hierarchical Softmax[10:01]
    35-7CBOW模型实例[11:20]
    35-8CBOW求解目标[05:39]
    35-9梯度上升求解[10:10]
    35-10负采样模型[07:15]
    第36章使用Gensim库构造词向量模型(33分钟4节)

    36-1使用Gensim库构造词向量[06:21]
    36-2维基百科中文数据处理[10:26]
    36-3Gensim构造word2vec[08:51]
    36-4测试相似度结果[07:42]
    第37章时间序列-ARIMA模型(52分钟5节)

    37-1数据平稳性与差分法[11:09]
    37-2ARIMA模型[10:33]
    37-3相关函数评估方法[10:46]
    37-4建立AIRMA模型[07:48]
    37-5参数选择[12:40]
    第38章Python时间序列案例实战(1小时5分钟6节)

    38-1股票预测案例[09:57]
    38-2使用tsfresh库进行分类任务[12:03]
    38-3维基百科词条EDA[14:29]
    38-4Pandas生成时间序列[11:27]
    38-5Pandas数据重采样[09:22]
    38-6Pandas滑动窗口[07:47]
    第39章探索性数据分析:赛事数据集(1小时43分钟8节)

    39-1数据背景介绍[10:30]
    39-2数据读取与预处理[13:08]
    39-3数据切分模块[14:42]
    39-4缺失值可视化分析[13:27]
    39-5特征可视化展示[12:23]
    39-6多特征之间关系分析[11:21]
    39-7报表可视化分析[10:37]
    39-8红牌和肤色的关系[17:15]
    第40章探索性数据分析:农粮组织数据集(1小时24分钟8节)

    40-1数据背景简介[11:05]
    40-2数据切片分析[17:26]
    40-3单变量分析[15:21]
    40-4峰度与偏度[11:37]
    40-5数据对数变换[09:43]
    40-6数据分析维度[06:55]
    40-7变量关系可视化展示[12:22]
    40-8第一阶段课后考核作业[作业]
    第41章结课测试(01节)

    41-1结课测试

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