人工智能课程：从机器学习到深度学习实战

“人工智能课程体系及项目实战” 本课程体系涵盖了人工智能领域的多个重要知识点，包括机器学习基础、数据处理、回归算法、案例实战、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络以及聚类算法。以下是各部分的详细说明： 1. **机器学习课程**： - **Python基础**：作为机器学习的常用编程语言，Python的基本语法、数据结构（如列表、字典、元组）是学习的起点。 - **Numpy**：作为科学计算库，Numpy提供高效处理大型多维数组和矩阵的功能，包括数组操作、矩阵运算、排序和索引。 2. **数据分析处理与可视化**： - **Pandas**：用于数据清洗和预处理，包括数据读取、计算、预处理、透视表和自定义函数，以及核心数据结构Series的使用。 - **Matplotlib**：是数据可视化的基础库，可绘制各种图形，如折线图、条形图、直方图和四分图，帮助理解数据分布。 3. **回归算法**： - **线性回归**和**逻辑回归**：介绍了这两种基础的有监督学习算法，包括原理推导、实现方法和实际应用，如信用卡欺诈检测问题中的逻辑回归模型构建。 4. **案例实战**： - **信用卡欺诈检测**：涉及样本不平衡问题，通过下采样、正则化参数选择、过采样和SMOTE算法来平衡数据集，提高模型预测性能。 5. **决策树与随机森林**： - **熵、信息增益**和**ID3/C4.5算法**：解释了决策树构建的基础概念，包括如何选择最优特征。 - **随机森林**：介绍了其工作原理和特征重要性选择，作为集成学习的重要代表。 6. **Kaggle机器学习实战**： - **泰坦尼克生存预测**：通过数据预处理、模型比较（如回归模型和随机森林）以及级联模型的应用，展示了一个完整的机器学习项目流程。 7. **支持向量机**： - **线性SVM**和**核变换**：讲解了SVM在二分类和多分类问题中的应用，以及如何通过核函数处理非线性问题。 8. **神经网络**： - **前向传播和反向传播**：介绍了神经网络的基本运作机制，以及激活函数的作用。 - **CNN（卷积神经网络）**：针对图像识别任务，如MNIST手写数字识别，介绍CNN的网络结构和训练过程。 9. **聚类与集成算法**： - **k-means**和**DBSCAN**：介绍了无监督学习中的聚类算法，用于发现数据的内在结构。 - **集成算法**：讨论了如何结合多个弱学习器构建强学习器，提升模型性能。 这个课程体系全面覆盖了人工智能入门到进阶的关键知识点，通过理论学习和实战项目，有助于学员系统地掌握人工智能技术。