AI創(chuàng)新應(yīng)用技能大賽賽前培訓(xùn)
AI創(chuàng)新應(yīng)用技能大賽賽前培訓(xùn)詳細(xì)內(nèi)容
AI創(chuàng)新應(yīng)用技能大賽賽前培訓(xùn)
教學(xué)計(jì)劃
- 1-數(shù)據(jù)科學(xué) 3天
- 編程語言Python
- 科學(xué)計(jì)算numpy
- 數(shù)據(jù)分析pandas
- 數(shù)據(jù)可視化matplotlib，seaborn
- 2-機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘6天
- 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
- 線性回歸
- 邏輯回歸
- KNN
- 決策樹
- 集成學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林等)
- 聚類
- 特征工程
- XGboost
- 推薦系統(tǒng)
- 3-競賽題分析 2天
- 競賽案例分析(1)
- 競賽案例分析(2)
課程時(shí)間
學(xué)習(xí)期限： 11天
課程安排
日期 | 主題 | 內(nèi)容 |
Day1 上午 | Python復(fù)習(xí) |
列表、元組、集合、字典、字符串、Range
|
Day1 下午 | Numpy復(fù)習(xí) |
手動創(chuàng)建數(shù)據(jù) 自動創(chuàng)建一維數(shù)據(jù)，變形 自動創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)
實(shí)例1：計(jì)算鳶尾花的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 實(shí)例2：使用梯度法計(jì)算積分的面積 |
Day2 上午 | matplotlib可視化庫 Seaborn可視化庫 |
|
Day2 下午 | pandas數(shù)據(jù)分析（上） |
從內(nèi)存/csv/excel/mysql中讀/寫數(shù)據(jù)
形狀、數(shù)據(jù)類型、空值、前n行和后n行、統(tǒng)計(jì)信息、唯一性、計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)等。
|
Day3 上午 | pandas數(shù)據(jù)分析（下） |
按值/索引
橫向/縱向連接，行索引和列索引互相轉(zhuǎn)換，行索引和列互相轉(zhuǎn)換。
|
Day3 下午 | 案例分析：
| |
Day4 | 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 線性回歸 Scikit-learn工具 |
實(shí)操1：相關(guān)系數(shù) 實(shí)操2：梯度下降 實(shí)操3：線性回歸 實(shí)操4：Ridge回歸 實(shí)操5：LASSO回歸 實(shí)操6：Elastic Net |
Day5 | 邏輯回歸 KNN |
? 實(shí)操1：線性邏輯回歸實(shí)現(xiàn) 實(shí)操2：非線性邏輯回歸 實(shí)操3：KNN預(yù)測約會網(wǎng)站配對 實(shí)操4：KNN預(yù)測電影分類 實(shí)操5：KNN預(yù)測鳶尾花分類 實(shí)操6：KNN預(yù)測手寫數(shù)字分類 |
Day6 | 決策樹 隨機(jī)森林 |
? 實(shí)操1：決策樹預(yù)測房價(jià) 實(shí)操2：決策樹預(yù)測隱形眼鏡類型 實(shí)操3：隨機(jī)森林算法演示 實(shí)操4：Adaboost算法演示 實(shí)操5：病馬死亡率預(yù)測 實(shí)操6：泰坦尼克號存活預(yù)測 |
Day7 | 聚類 特征工程 |
? 實(shí)操1：用Python實(shí)現(xiàn)kmeans的實(shí)現(xiàn) 實(shí)操2：用Sklearn實(shí)現(xiàn)kmeans聚類 實(shí)操3：用Sklearn實(shí)現(xiàn)dbscan密度聚類 |
Day8 | XGboost |
? 實(shí)操1：回歸樹預(yù)測房價(jià) 實(shí)操2：gbdt預(yù)測回歸案例 實(shí)操3：Xgboost的參數(shù)調(diào)優(yōu) 實(shí)操:4：Xgboost在數(shù)據(jù)競賽中運(yùn)用 |
Day9 | 推薦系統(tǒng)-關(guān)聯(lián)規(guī)則 推薦系統(tǒng)-協(xié)同過濾 |
? 實(shí)操1：實(shí)現(xiàn)Arpiori算法 實(shí)操2：英國零售商的商品推薦 實(shí)操3：實(shí)現(xiàn)movielens電影推薦 |
Day10 | 競賽案例分析(1) | 1.?建模流程 1) ?需求分析 2) ?數(shù)據(jù)清洗 3) ?數(shù)據(jù)預(yù)處理 4) ?特征工程 5) ?建模 6）度量 7）模型優(yōu)化 2.?案例：金融欺詐（分類） 3.?案例：鮑魚年齡（回歸） |
Day11 | 競賽案例分析(2) |
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