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人工智能课程体系及项目实战.pdf

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人工智能课程体系及项目实战

一、机械学习课程大纲

第一课：Python 基础与科学计算库 numpy

语言基础

数据结构（列表,字典,元组）

3.科学计算库 Numpy 基础

数组操作

矩阵大体操作

矩阵初始化与创建

排序与索引

第二课：数据分析处置库与数据可视化库

数据读取与现实

样本数值计算与排序

数据预处置与透视表

自概念函数

核心数据结构 Series 详解

数据索引

7. Matplotlib 绘制第一个折线图

8. Matplotlib 条形图,直方图,四分图绘制

9. Matplotlib 数据可视化分析

第三课：回归算法

1.机械学习要解决的任务

2.有监督与无监督问题

3.线性回归算法原理推导

4.实现简易回归算法

5.逻辑回归算法原题

6.实战梯度下降算法

第四课：案例实战信用卡敲诈检测

1.数据与算法简介

2.样本不平稳问题解决思路

3.下采样解决方案

4.正那么化参数选择

5.逻辑回归建模

6.过采样与 SMOTE 算法

第五课：决策树与随机丛林

1.熵原理，信息增益

2.决策树构造原理推导

,算法

4.决策树剪枝策略

5.随机丛林算法原理

6.基于随机丛林的特点重要性选择

第六课：Kaggle 机械学习案例实战

1.泰坦尼克船员获救预测

2.利用 pandas 库进行数据读取与缺失值预处置

3.利用 scikit-learn 库对照回归模型与随机丛林模型

构造原理

5.特点的选择与重要性衡量指标

6.机械学习中的级联模型

7.利用级联模型再战泰坦尼克

第七课：支持向量机算法

要解决的问题

2.线性 SVM 原理推导

对偶问题与核变换

支持向量机问题

5.多类别分类问题解决方案

第八课：神经网络模型

1.前向传播与反向传播结构

2.激活函数

3.神经网络结构

4.深切神经网络细节

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