人工智能之机器学习教程[黑马程序员]

	7天入门机器学习
	初级	共7天课
	在机器学习算法篇，你将学习到经典的机器学习算法，如KNN，线性回归、岭回归、逻辑回归，决策树算法、KMeans算法、Bagging、随机森林、GBDT等，深入浅出，带你在掌握算法原理的同时，利用经典机器学习库scikit-learn实现不同案例。提取码：86ik
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一、课程简介

人工智能入门第一课——从人工智能的概述、发展历程和主要分支等内容切入讲解，对人工智能进行宏观的阐述。随后着重讲到两个模块：人工智能中科学计算库和机器学习常见经典算法。

在人工智能科学计算库中，你将会学习到，如何使用matplotlib进行绘图；如何使用numpy进行运算；如何使用pandas对数据完成基本的预处理。

在机器学习算法篇，你将学习到经典的机器学习算法，如KNN，线性回归、岭回归、逻辑回归，决策树算法、KMeans算法、Bagging、随机森林、GBDT等，深入浅出，带你在掌握算法原理的同时，利用经典机器学习库scikit-learn实现不同案例。

最后，通过“吃鸡”游戏，检验你自己的学习效果，生动体验机器学习的魅力。

二、课程特色亮点

宏观了解人工智能整体脉络

化繁为简、算法讲解清晰明了

“学”和“做”结合，边学习，边练习，加深知识理解

结合“吃鸡”游戏，体验机器学习魅力所在

三、课程内容介绍

模块一

•第一章 机器学习概述

1.人工智能概述

2.人工智能发展历程

3.人工智能主要分支

4.机器学习工作流程

5.机器学习算法分类

6.模型评估

7.Azure机器学习模型搭建实验

8.深度学习简介

•第二章 机器学习基础环境安装与使用

1.库的安装

2.jupyter notebook使用

•第三章 Matplotlib

1.Matplotlib之HelloWorld

2.基础绘图功能 — 以折线图为例

3.常见图形绘制

•第四章 Numpy

1.Numpy的优势

2.N维数组-ndarray

3.基本操作

4.ndarray运算

5.数组间的运算

6.数学：矩阵

•第五章 Pandas

1.Pandas介绍

2.Pandas数据结构

3.基本数据操作

4.DataFrame运算

5.Pandas画图

6.文件读取与存储

7.高级处理-缺失值处理

8.高级处理-数据离散化

9.高级处理-合并

10.高级处理-交叉表与透视表

11.高级处理-分组与聚合

12.案例

模块二

•第一章 K-近邻算法

1.K-近邻算法简介

2.k近邻算法api初步使用

3.距离度量

4.k值的选择

5.kd树

6.案例1：鸢尾花种类预测--数据集介绍

7.特征工程-特征预处理

8.案例1：鸢尾花种类预测--流程实现

9.交叉验证，网格搜索

10.案例2：预测facebook签到位置

•第二章 线性回归

1.线性回归简介

2.线性回归api初步使用

3.数学:求导

4.线性回归的损失和优化

5.梯度下降法方法介绍

6.线性回归api再介绍

7.案例：波士顿房价预测

8.欠拟合和过拟合

9.正则化线性模型

10.线性回归的改进-岭回归

11.模型的保存和加载

•第三章 逻辑回归

1.逻辑回归介绍

2.逻辑回归api介绍

3.案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测

4.分类评估方法

5.ROC曲线的绘制

•第四章 决策树算法

1.决策树算法简介

2.决策树分类原理

3.cart剪枝

4.特征工程-特征提取

5.决策树算法api

6.案例：泰坦尼克号乘客生存预测

•第五章 集成学习

1.集成学习算法简介

2.Bagging和随机森林

3.Boosting

•第六章 聚类算法

1.聚类算法简介

2.聚类算法api初步使用

3.聚类算法实现流程

4.模型评估

5.算法优化

6.特征工程-特征降维

7.案例：探究用户对物品类别的喜好细分降维

8.算法选择指导

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