黑马程序员2021必看教程之人工智能入门，13天的机器学习入门精讲+14大案例分析（含NBA球员数据分析，租房数据统计分析，疾病数据分析等）
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课程列表
【第1集】1.机器学习科学计算库内容简介 译
【第2集】2.人工智能概述（上） 译
【第3集】2.人工智能概述（下） 译
【第4集】3.人工智能的发展历程 译
【第5集】4.人工智能主要分支 译
【第6集】5.机器学习定义工作流程概述 译
【第7集】6.机器学习工作流程各步骤解释（上） 译
【第8集】6.机器学习工作流程各步骤解释（下） 译
【第9集】7.机器学习算法分类介绍（上） 译
【第10集】7.机器学习算法分类介绍（下） 译
【第12集】9.Azure机器学习平台实验演示1（上） 译
【第13集】9.Azure机器学习平台实验演示1（下） 译
【第14集】10.Azure机器学习平台实验演示2 译
【第15集】11.深度学习简介 译
【第16集】12.基础环境安装 译
【第17集】13.jupyter notebook的基本使用1（上） 译
【第18集】13.jupyter notebook的基本使用1（下） 译
【第19集】14.jupyter notebook的基本使用2 译
【第20集】15.matplotlib的基本使用 译
【第21集】1.实现基础绘图-某城市温度变换图 译
【第22集】2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图（上） 译
【第23集】2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图（下） 译
【第24集】3.在一个坐标系下绘制多个图像 译
【第25集】4.在多个坐标系下绘制多个图像（上） 译
【第26集】4.在多个坐标系下绘制多个图像（下） 译
【第27集】5.常见图形绘制（上） 译
【第28集】5.常见图形绘制（下） 译
【第29集】6.numpy介绍（上） 译
【第30集】6.numpy介绍（下） 译
【第31集】7.ndarray介绍（上） 译
【第32集】7.ndarray介绍（下） 译
【第33集】8.创建0，1数组，固定范围数组 译
【第34集】9.创建随机数组（上） 译
【第35集】9.创建随机数组（下） 译
【第36集】10.数组的基本操作（上） 译
【第37集】10.数组的基本操作（下） 译
【第38集】11.ndarray的运算（上） 译
【第39集】11.ndarray的运算（下） 译
【第41集】13.矩阵复习（上） 译
【第42集】13.矩阵复习（下） 译
【第43集】14.pandas介绍 译
【第44集】15pandas数据结构-series 译
【第45集】16.pandas数据结构-DataFrame1（上） 译
【第46集】16.pandas数据结构-DataFrame1（下） 译
【第47集】17.pandas数据结构-DataFrame2 译
【第48集】18.pandas数据结构-multiindex和panel（上） 译
【第49集】18.pandas数据结构-multiindex和panel（下） 译
【第50集】1.pandas中的索引（上） 译
【第51集】1.pandas中的索引（下） 译
【第53集】3.pandas中的算术运算和逻辑运算 译
【第54集】4.pandas中的统计函数 译
【第55集】5.pandas中的累计统计函数和自定义函数 译
【第56集】6.pandas中绘图方式介绍 译
【第57集】7.pandas中文件的读取和写入（上） 译
【第58集】7.pandas中文件的读取和写入（下） 译
【第59集】8.缺失值的处理（上） 译
【第60集】8.缺失值的处理（下） 译
【第61集】9.数据离散化（上） 译
【第62集】9.数据离散化（下） 译
【第63集】10.数据表的合并 译
【第64集】11.交叉表和透视表介绍（上） 译
【第65集】11.交叉表和透视表介绍（下） 译
【第66集】12.分组聚合介绍 译
【第67集】13.星巴克案例实现 译
【第68集】14.电影案例分析1（上） 译
【第69集】14.电影案例分析1（下） 译
【第70集】15.电影案例分析（上） 译
【第71集】15.电影案例分析（下） 译
【第72集】1.绘制单变量分布 译
【第73集】2.绘制双变量分布图形（上） 译
【第74集】2.绘制双变量分布图形（下） 译
【第75集】3.类别散点图的绘制 译
【第76集】4.类别内的数据分布和统计估计（上） 译
【第77集】4.类别内的数据分布和统计估计（下） 译
【第78集】5.NBA数据获取和相关性基本分析（上） 译
【第79集】5.NBA数据获取和相关性基本分析（下） 译
【第80集】6.对数据进行分析-seaborn（上） 译
【第81集】6.对数据进行分析-seaborn（下） 译
【第82集】7.衍生变量的可视化实践（上） 译
【第83集】7.衍生变量的可视化实践（下） 译
【第84集】8.球队数据分析（上） 译
【第85集】8.球队数据分析（下） 译
【第86集】9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理 译
【第87集】10.数据类型转换（面积，户型）（上） 译
【第88集】10.数据类型转换（面积，户型）（下） 译
【第89集】11.房源数量和位置分布分析 译
【第90集】12.户型数量基本分析（上） 译
【第91集】12.户型数量基本分析（下） 译
【第92集】13.平均租金基本分析（上） 译
【第93集】13.平均租金基本分析（下） 译
【第94集】14.面积区间分析（上） 译
【第95集】14.面积区间分析（下） 译
【第96集】1.K-近邻算法简介（上） 译
【第97集】1.K-近邻算法简介（下） 译
【第98集】2.K近邻算法api初步使用 译
【第99集】3.机器学习中距离度量介绍（上） 译
【第100集】3.机器学习中距离度量介绍（下） 译
【第101集】4.K值的选择介绍 译
【第102集】5.kd树和kd树的构造过程 译
【第103集】6.kd树案例实现（上） 译
【第104集】6.kd树案例实现（下） 译
【第105集】7.数据集获取和属性介绍（上） 译
【第106集】7.数据集获取和属性介绍（下） 译
【第107集】8.数据可视化介绍（上） 译
【第108集】8.数据可视化介绍（下） 译
【第110集】10.特征预处理简介 译
【第111集】11.归一化和标准化介绍（上） 译
【第112集】11.归一化和标准化介绍（下） 译
【第113集】12.鸢尾花种类预测（上） 译
【第114集】12.鸢尾花种类预测（下） 译
【第115集】13.KNN算法总结 译
【第116集】14.交叉验证、网格搜索概念介绍 译
【第117集】15.交叉验证、网格搜索案例实现 译
【第118集】1.案例-Facebook位置预测流程分析 译
【第119集】2.案例-Facebook位置预测代码实现1（上） 译
【第120集】2.案例-Facebook位置预测代码实现1（下） 译
【第121集】3.案例-Facebook位置预测代码实现2（上） 译
【第122集】3.案例-Facebook位置预测代码实现2（下） 译
【第123集】4.补充-数据分割和留出法 译
【第124集】5.补充-交叉验证法和自助法（上） 译
【第125集】5.补充-交叉验证法和自助法（下） 译
【第127集】7.初始线性回归api 译
【第129集】9.线性回归中损失函数的介绍 译
【第130集】10.使用正规方程对损失函数进行优化（上） 译
【第131集】10.使用正规方程对损失函数进行优化（下） 译
【第132集】11.使用梯度下降法对损失函数进行优化（上） 译
【第133集】11.使用梯度下降法对损失函数进行优化（下） 译
【第134集】12.梯度下降法方法介绍（上） 译
【第135集】12.梯度下降法方法介绍（下） 译
【第136集】13.线性回归api再介绍 译
【第137集】14.波士顿房价预测案例（上） 译
【第138集】14.波士顿房价预测案例（下） 译
【第139集】15.欠拟合和过拟合的介绍 译
【第140集】16.正则化线性模型 译
【第142集】18.模型保存和加载 译
【第143集】2.逻辑回归api介绍 译
【第144集】3.肿瘤预测案例（上） 译
【第145集】3.肿瘤预测案例（下） 译
【第146集】4.分类评估方法介绍（上） 译
【第147集】4.分类评估方法介绍（下） 译
【第148集】5.roc曲线绘制过程 译
【第149集】6.补充-类别不平衡数据介绍 译
【第150集】7.补充-过采样和欠采样介绍（上） 译
【第151集】7.补充-过采样和欠采样介绍（下） 译
【第152集】8.决策树算法简介 译
【第154集】10.信息增益的介绍 译
【第155集】11.信息增益率的介绍（上） 译
【第156集】11.信息增益率的介绍（下） 译
【第157集】12.基尼指数的介绍 译
【第158集】13.决策树划分原理小结 译
【第159集】14.cart剪枝介绍（上） 译
【第160集】14.cart剪枝介绍（下） 译
【第161集】15.字典特征提取（上） 译
【第162集】15.字典特征提取（下） 译
【第163集】16.英文文本特征提取 译
【第164集】17.中文文本特征提取（上） 译
【第165集】17.中文文本特征提取（下） 译
【第166集】2.泰坦尼克号乘客生存预测（上） 译
【第167集】2.泰坦尼克号乘客生存预测（下） 译
【第168集】3.树木可视化操作 译
【第169集】4.回归决策树介绍（上） 译
【第170集】4.回归决策树介绍（下） 译
【第171集】5.回归决策树和线性回归对比（上） 译
【第172集】5.回归决策树和线性回归对比（下） 译
【第173集】6.集成学习基本介绍 译
【第174集】7.bagging和随机森林（上） 译
【第175集】7.bagging和随机森林（下） 译
【第176集】8.otto案例介绍以及数据获取（上） 译
【第177集】8.otto案例介绍以及数据获取（下） 译
【第178集】9.otto数据基本处理（上） 译
【第179集】9.otto数据基本处理（下） 译
【第180集】10.otto数据模型基本训练（上） 译
【第181集】10.otto数据模型基本训练（下） 译
【第182集】11.模型调优和确定最优模型（上） 译
【第183集】11.模型调优和确定最优模型（下） 译
【第184集】12.生成提交数据 译
【第185集】13.boosting介绍（上） 译
【第186集】13.boosting介绍（下） 译
【第187集】14.GBDT的介绍（上） 译
【第188集】14.GBDT的介绍（下） 译
【第190集】2.聚类算法api初步实现（上） 译
【第191集】2.聚类算法api初步实现（下） 译
【第192集】3.聚类算法实现流程 译
【第193集】4.模型评估（上） 译
【第194集】4.模型评估（下） 译
【第195集】5.算法优化介绍（上） 译
【第196集】5.算法优化介绍（下） 译
【第197集】6.特征降维内容介绍（上） 译
【第198集】6.特征降维内容介绍（下） 译
【第199集】7.pca降维介绍 译
【第200集】8.用户对物品类别的喜好细分案例（上） 译
【第201集】8.用户对物品类别的喜好细分案例（下） 译
【第202集】9.初始朴素贝叶斯 译
【第203集】10.概率内容复习（上） 译
【第204集】10.概率内容复习（下） 译
【第205集】11.朴素贝叶斯计算案例 译
【第206集】12.朴素贝叶斯案例实现1 译
【第207集】13.朴素贝叶斯案例实现2（上） 译
【第208集】13.朴素贝叶斯案例实现2（下） 译
【第209集】14.朴素贝叶斯内容总结 译
【第210集】1.SVM基本介绍（上） 译
【第211集】1.SVM基本介绍（下） 译
【第212集】2.SVM算法api初步使用 译
【第213集】3.SVM算法推导的目标函数（上） 译
【第214集】3.SVM算法推导的目标函数（下） 译
【第215集】4.SVM目标函数推导过程及举例（上） 译
【第216集】4.SVM目标函数推导过程及举例（下） 译
【第217集】5.SVM损失函数 译
【第218集】6.SVM的核方法介绍（上） 译
【第219集】6.SVM的核方法介绍（下） 译
【第220集】7.SVM回归介绍 译
【第221集】8.SVM算法api再介绍 译
【第222集】9.数字识别器案例初步介绍 译
【第223集】10.数字识别器-获取数据 译
【第224集】11.数字识别器-数据基本处理和模型训练（上） 译
【第225集】11.数字识别器-数据基本处理和模型训练（下） 译
【第229集】3.EM算法实例（上） 译
【第230集】3.EM算法实例（下） 译
【第231集】4.马尔科夫链的介绍 译
【第232集】5.HMM模型的简单案例（上） 译
【第233集】5.HMM模型的简单案例（下） 译
【第234集】6.HMM模型三种经典问题举例求解（上） 译
【第235集】6.HMM模型三种经典问题举例求解（下） 译
【第236集】7.HMM模型基础（上） 译
【第237集】7.HMM模型基础（下） 译
【第238集】8.前向后向算法评估观察序列概率（上） 译
【第239集】8.前向后向算法评估观察序列概率（下） 译
【第240集】9.维特比算法解码隐藏状态序列（上） 译
【第241集】9.维特比算法解码隐藏状态序列（下） 译
【第242集】10.鲍姆-韦尔奇算法简介 译
【第243集】11.HMM模型api介绍及案例代码实现（上） 译
【第244集】11.HMM模型api介绍及案例代码实现（下） 译
【第245集】1.xgboost最优模型构建方法 译
【第246集】2.目标函数确定和树的复杂度介绍 译
【第247集】3.XGBoost目标函数的推导（上） 译
【第248集】3.XGBoost目标函数的推导（下） 译
【第249集】4.XGBoost的回归树构建方法 译
【第250集】5.XGBoost和GBDT的区别 译
【第251集】6.xgboost算法api与参数介绍 译
【第252集】7.xgboost简单案例介绍 译
【第253集】8.otto案例xgboost实现-数据基本处理（上） 译
【第254集】8.otto案例xgboost实现-数据基本处理（下） 译
【第255集】9.otto案例xgboost实现-模型基本训练 译
【第256集】10.otto案例xgboost实现-模型调优（上） 译
【第257集】10.otto案例xgboost实现-模型调优（下） 译
【第258集】11.otto案例xgboost实现-最优模型运行 译
【第259集】1.lightGBM简单介绍 译
【第260集】2.lightGBM算法原理介绍（上） 译
【第261集】2.lightGBM算法原理介绍（下） 译
【第262集】3.lightGBM算法api参数介绍 译
【第263集】4.lightGBM算法简单案例介绍（上） 译
【第264集】4.lightGBM算法简单案例介绍（下） 译
【第265集】5.pubg案例简介 译
【第266集】6.获取pubg数据 译
【第267集】7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数（上） 译
【第268集】7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数（下） 译
【第269集】8.规范化输出部分数据和部分变量合成 译
【第270集】9.异常值处理1（上） 译
【第271集】9.异常值处理1（下） 译
【第272集】10.异常值值处理2 译
【第273集】11.类别型数据处理（上） 译
【第274集】11.类别型数据处理（下） 译
【第275集】12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集 译
【第276集】13.使用RF进行模型训练（上） 译
【第277集】13.使用RF进行模型训练（下） 译
【第278集】14.lightGBM对模型调优1（上） 译
【第279集】14.lightGBM对模型调优1（下） 译
【第280集】15.lightGBM对模型调优2（上） 译
【第281集】15.lightGBM对模型调优2（下） 译
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