人工智能全方位演练：从数据挖掘到深度学习

"该资源是关于人工智能的全方位演练，涵盖了数据挖掘、数据分析、特征工程、模型调参和模型整合等核心环节。通过这份PPT，读者可以了解从数据理解到模型构建的全过程，并以二手汽车交易价格预测为例，提供了一个实际的机器学习竞赛题目。文档特别强调了评估指标在模型效果判断中的重要性，并列举了分类和回归任务的常见评估标准。此外，还提及了常用的学习框架和工具，如xgboost、lightgbm、catboost、pandas、numpy等。" 本文档详细介绍了人工智能在实践中的应用流程，首先从数据挖掘开始，这一阶段包括理解数据集的题目背景和要求，例如二手汽车交易价格预测的竞赛题目。该题目涉及370,000多条记录，其中包含20列变量，旨在训练模型预测二手汽车的价格。为了公平性，数据被分为训练集和两个测试集。 接着，进入数据分析阶段，这一步骤旨在探索和理解数据的特性，识别潜在的关联和模式。在特征工程中，会处理和选择有助于预测目标变量的特征，这可能包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和特征转换等。 之后，文档提到了建模和调参，这是机器学习的核心部分。它包括选择合适的模型，如xgboost、lightgbm或catboost，以及调整模型参数以优化性能。在分类问题中，常见的评估指标有accuracy、precision、recall、F-score和ROC-AUC曲线；而在回归问题中，评估指标则有MAE、MSE、MAPE、RMSE和R2。 最后，模型整合是将多个模型结合，以获得更稳定、更准确的预测。这可能涉及到集成学习方法，如bagging、boosting或stacking。 此外，文档还提到了一些常用的Python库，如pandas用于数据操作，numpy进行数值计算，matplotlib和seaborn用于数据可视化，sklearn提供机器学习算法，而keras则用于深度学习模型的构建。 这份资源提供了一个人工智能项目从头到尾的全面指南，不仅阐述了各个步骤的实践方法，还指出了深入学习所需的知识点，对于初学者和有一定经验的从业者来说都是宝贵的参考资料。