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如果村里通了网，那你肯定晓得 【AI】 人工智能。
如果你会网上冲浪，那你肯定看到过 【ML】 机器学习。
明天咱们说到的人工智能，其实就是机器学习外面的神经网络和深度学习。
凌晨的一句 “今天天气真好”、敌人之间的寒暄“你刚刚是去吃饭了吧”、考试过后的感叹“温习了那么久终有播种”……这些日常生活中随处可见的话语，其背地却已蕴含了“学习”的思维— 它们都是利用以往的教训、对未知的新状况作出的无效的决策 。而把这个 决策的过程交给计算机来做 ，能够说就是“机器学习” 的一个最浅白的定义。
学习机器学习，无从下手怎么办？尝试过各种学习办法，为什么仍然是个门外汉？为什么传统的学习机器学习路径收效甚慢？作为一名对机器学习心有向往的程序员，我该以什么样的姿态开始呢？
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第一章: Python 实战关联规定
1- 关联规定概述
2 反对度与置信度
3- 晋升度的作用
4-Python 实战关联规定
5- 数据集制作
6- 电影数据集题材关联剖析
第二章: 爱彼迎数据集剖析与建模
1- 数据与任务分析
2- 提取月份信息进行统计分析
3- 房价随星期变动的可视化展现
4- 房屋信息指标剖析
5- 提取屋宇常见设施
6- 屋宇规格热度图剖析
7- 预处理与建模筹备
8- 随机森林与 LightGBM
9- 训练与评估
第三章: 基于类似度的酒店举荐零碎
1- 数据与工作介绍
2- 文本词频统计
3-ngram 后果可视化展现
4- 文本荡涤
5- 类似度计算
6- 得出举荐后果
第四章: 商品销售额回归剖析
1- 数据任务分析
2- 特色工程制作
4- 特色信息提取
5- 标签变换.
6- 输出数据制作
7-Xgboost 训练模型
8- 生成输入后果
第五章: 绝地求生数据集摸索剖析与建模
1- 数据与工作简介
2- 数据问题摸索与解决方案
3- 剔除开挂数据
4 类别变量解决
5- 绘图统计分析
6- 热度图展现
7- 随机森林建模
8- 特色重要性
第六章: 机器学习 - 模型解释办法实战
1- 模型解释办法与实际
2- 局部依赖图解释
3- 双变量剖析
4- ShapValues 指标剖析
5- 疾病引起起因剖析实战
第七章: 自然语言解决必备工具包实战
1-Python 字符串解决
2- 正则表达式根本语法
3- 正则罕用符号
4- 罕用函数介绍
5-NLTKI 具包简介
6- 停用词过滤
7- 词性标注
8- 数据荡涤实例
9-Spacy 工具包
10- 名字实体匹配
11. 恐怖袭击剖析
12- 统计分析后果
13 结巴分词器
14- 词云展现
第八章: NLP 外围模型 -word2vec
1- 词向量模型艰深解释
2- 模型整体框架
3- 训练数据构建
4-CBOW 与 Skip-gram 模型
5- 负采样计划
第九章: 文本特色解决办法比照
1- 工作概述
2- 词袋模型
3- 词袋模型剖析
4-TFIDF 模型
5-word2vec 词向量模型
6- 深度学习模型
第十章: 数据特色预处理
2- 数据分析与可视化展现
3- 间断值离散化与可视化细节
4- 加载数据坐标到理论地图中进行剖析
5- 特色相关性剖析
6- 缺失值埴充
7-sklearn 工具包预处理模块
8- 离散属性特色解决
9- 构建适合的特色
10- 序列化执行预处理操作
11 - 实现所有预处理操作
12- 构建回归模型
第十一章: 银行客户还款可能性预测
1- 数据工作介绍及缺失值解决
2-EDA 数据摸索剖析
4-KDEPLOT 展现
5- 局部特征分析与可视化
6- 数据查看与特色工程
7- 多项式特色
8- 自定义特色
9- 逻辑回归模型
10- 后果评估
12- 必杀神奇: lightgbm
第十二章: 图像特色聚类分析实际
1- 数据与工作流程剖析
2- 图片数据导入
3- 图像特色编码
4- 数组保留与读取
5- 得出聚类后果
6- 聚类成果可视化展现
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