人工智能工程师：机器学习算法详解与实战

本篇人工智能学习大纲主要针对CSDN学院的人工智能工程师课程，旨在帮助学员系统理解和掌握机器学习的基础理论与实战技能。课程分为三个阶段，第一阶段着重于机器学习入门和基础概念，包括机器学习的定义、应用示例，以及各类学习任务如监督学习（分类、回归）、非监督学习（聚类、降维）、半监督学习和迁移学习，以及强化学习的介绍。这部分还将深入讲解机器学习模型的构成，特别是目标函数（损失函数和正则化）、优化方法，以及模型评估和选择的重要性，如模型复杂度、过拟合防范和常用的超参数调整策略。 在第一周，通过房价预测案例，学员将学习数据集探索、单特征和多特征分析，以及使用Python和相关库（NumPy、Pandas、Matplotlib和seaborn）进行数据可视化。实战中，将演示如何运用scikit-learn进行模型评估和参数调优，同时熟悉机器学习领域的基本术语。 第二阶段进入具体的算法深入学习，首先讲解Logistic回归、神经网络和SVM。学员将掌握这些分类算法的损失函数、优化算法、正则化技术，如L1和L2，以及模型评估的复习。通过电商商品分类案例，学员将对比不同模型（如Logistic回归、神经网络和SVM）在不同参数下的性能，理解算法原理，并在scikit-learn中实际操作分类任务。 第三阶段聚焦于决策树模型，如决策树、CART、随机森林和GBDT。内容包括信息增益和Gini系数的选择、划分方法（穷举和近似）、正则化的应用，以及防止过拟合的预剪枝和后剪枝策略。此外，还会介绍Bagging和Boosting集成学习的基本原理，以及流行的GBDT工具XGBoost的使用。 这个大纲提供了一个全面且循序渐进的学习路径，从基础知识到算法深入，再到实践应用，旨在培养学员扎实的机器学习技能，使其能够独立设计和实施基于机器学习的项目。通过完成课程，学生将具备分析数据、选择和优化模型、并解决实际问题的能力，是成为一名专业人工智能工程师的重要基础。