人工智能课程：从机器学习到深度学习实战

"该文档是关于人工智能课程体系及项目实战的综合教程，涵盖了从基础知识到实战应用的多个方面。课程内容包括Python编程、数据分析、机器学习算法、数据可视化、案例实战以及深度学习技术，旨在帮助学习者系统地掌握人工智能领域的核心技能。" 详细知识点解析: 1. **Python基础与科学计算库Numpy**： - Python语言基础：学习Python的基本语法，如变量、数据类型、控制结构等。 - Numpy库：介绍用于数值计算的Numpy库，包括数组操作、矩阵运算、排序和索引等。 2. **数据分析处理库Pandas与数据可视化库Matplotlib**： - Pandas：讲解如何读取和显示数据，数据计算、排序、预处理和透视表的使用，以及核心数据结构Series的详细解释。 - Matplotlib：教授如何绘制各种图表，如折线图、条形图、直方图和四分图，以及数据可视化分析技巧。 3. **回归算法**： - 机器学习任务概述：介绍机器学习的基本目标和类型，如有监督和无监督学习。 - 线性回归和逻辑回归：讲解算法原理，包括简易回归算法的实现和梯度下降法的实战应用。 4. **案例实战：信用卡欺诈检测**： - 数据处理：介绍如何处理样本不平衡问题，包括下采样和正则化参数选择。 - 模型构建：使用逻辑回归进行建模，并探讨过采样与SMOTE算法。 5. **决策树与随机森林**： - 决策树理论：熵、信息增益、ID3和C4.5算法，以及决策树的剪枝策略。 - 随机森林：讲解随机森林的算法原理和特征重要性选择。 6. **Kaggle机器学习案例实战**： - 泰坦尼克生存预测：利用pandas处理数据，比较不同回归模型（如随机森林）的性能，探讨GBDT构造原理和特征选择。 7. **支持向量机（SVM）**： - SVM理论：解决的问题，线性SVM的推导，对偶问题和核变换，以及soft支持向量机的应用。 8. **神经网络模型**： - 神经网络基础：前向传播和反向传播，激活函数，以及神经网络结构的解析。 9. **手写数字识别（MNIST）**： - TensorFlow框架：介绍TensorFlow，一个常用的深度学习库。 - CNN网络：讲解卷积神经网络（CNN）的结构及其在图像识别中的应用。 这份教程不仅覆盖了人工智能的基础理论，还通过实际项目帮助学习者提升解决问题的能力，是学习人工智能和机器学习的理想资源。