课程目标
本课程专为零基础学员设计，旨在帮助学员搭建起机器学习的认知框架，培养基本的机器学习思维与实践能力。通过课程学习，学员能够理解机器学习的核心概念，掌握常见机器学习算法的原理与应用场景，熟练运用 Python 及相关库进行数据处理与模型搭建，并能够基于实际数据集完成简单的机器学习项目，为后续深入学习和应用机器学习技术奠定坚实基础。
课程内容
机器学习基础概念：深度剖析机器学习的定义，详细阐述其与传统编程的本质区别。通过大量生动的生活实例与商业案例，如电商平台的个性化推荐、医疗影像的疾病诊断等，让学员清晰认识到机器学习在各领域的广泛应用，感受其强大魅力与实际价值。同时，系统讲解机器学习的主要类型，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，深入分析各类学习方法的特点、适用场景及典型算法示例，帮助学员建立起对机器学习整体架构的初步认知。
Python 编程基础：考虑到 Python 在机器学习领域的主导地位，课程精心安排了 Python 编程基础部分。从 Python 的基本语法，如变量定义、数据类型（整数、浮点数、字符串、列表、字典等）、控制流语句（if-else、for 循环、while 循环）开始，逐步深入到函数定义与使用、模块和包的导入等知识。通过丰富的编程练习，让学员熟悉 Python 的编程风格，培养良好的编程习惯，为后续使用 Python 实现机器学习算法和处理数据做好充分准备。
数据处理与分析：数据是机器学习的基石，课程着重介绍数据处理与分析的关键技术。涵盖数据的获取途径，包括网络爬虫、公开数据集下载等方法；数据清洗技巧，如处理缺失值（删除法、填充法）、异常值（基于统计方法或机器学习算法检测与处理）、重复值（去重操作）；数据预处理步骤，像数据标准化（Z-score 标准化、Min-Max 标准化）、归一化、编码（独热编码、标签编码）等。同时，运用 Python 的 pandas、numpy 等库进行实际的数据处理操作，通过具体案例让学员掌握数据处理的流程与方法，提升数据处理能力。
常见机器学习算法：这部分是课程的核心内容之一，详细讲解线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K 近邻算法、朴素贝叶斯、支持向量机等常见机器学习算法。对于每个算法，不仅深入剖析其原理，包括数学推导过程（以通俗易懂的方式呈现复杂的数学公式），还结合具体案例阐述其在实际问题中的应用场景，如线性回归用于预测房价、逻辑回归用于判断邮件是否为垃圾邮件等。通过代码实现，让学员亲身体验算法的运行过程，理解算法参数的调整对模型性能的影响，掌握算法的调优技巧。
模型评估与优化：介绍如何评估机器学习模型的性能，包括分类任务中的准确率、精确率、召回率、F1 值，回归任务中的均方误差、平均绝对误差等指标的计算与含义。同时，讲解交叉验证、留出法等模型评估方法，帮助学员准确判断模型的泛化能力。针对模型可能出现的过拟合和欠拟合问题，深入分析其产生的原因，并介绍相应的解决方法，如正则化（L1、L2 正则化）、增加数据量、调整模型复杂度等。通过实际案例，让学员学会运用这些方法对模型进行优化，提高模型的性能与稳定性。
项目实践：课程设置多个实践项目，涵盖不同领域的实际问题，如金融领域的信用风险评估、医疗领域的疾病预测、图像识别领域的手写数字识别等。学员将在项目中综合运用所学知识，从数据收集与整理、特征工程、模型选择与训练，到模型评估与优化，完整地完成一个机器学习项目的开发流程。通过项目实践，培养学员解决实际问题的能力、团队协作能力和创新思维，让学员在实践中积累经验，提升对机器学习技术的综合应用水平。

课程目录：

1 人工智能概述
2 人工智能发展历程
3 人工智能主要分支
4 人工智能必备三要素
5 人工智能工作流程概述
6 数据集的介绍.
7 特征工程介绍
8 机器学习算法分类
9 分类模型评估介绍
10 回归模型评估和拟合问题
11 azure平台实验演示
12 深度学习简介
1 机器学习基础环境库的安装
2 jupyter基本使用介绍
3 jupytermarkdown功能演示
1 matplotlin基本简介
2 基础绘图功能演示 图像保存 xy轴刻度 添加网格
3 多次plot和显示图例
4 多个坐标系显示图像
5 折线图的应用场景
6 今日总结
1 昨日复习
2 常见图形绘制
3 numpy基本介绍
4 ndarray介绍
5 生成数组
6 正态分布和均匀分布
7 切片和形状修改
8 类型修改和数组去重
9 ndarray运算
10 矩阵介绍（一）
11 矩阵介绍（二）
12 数组间运算
1 pandas介绍和DataFrame使用
2.案例_电影数据分析2.ev4
2.索引操作.ev4
3 今日总结
4 昨日复习
5 索引操作
6 赋值和排序
7 算术运算和逻辑运算
8 统计运算
9 自定义函数运算
10 pandas画图
11 csv文件读取和存储
12 hdf,json数据的读取和存储
13 缺失值的判断
14 缺失值删除和替换
15 缺失值不是NaN的处理情况
16 数据离散化
17 数据合并
18 交叉表和透视表
19 分组和聚合
20 今日总结
21 科学计算库三天内容复习
22 电影数据分析案例
23 昨日复习
24 案例-电影数据分析
1 k近邻算法简介
2 k近邻算的初步使用
3 距离度量（一）
4 距离度量（二）
5 距离度量（三）
6 k值的选择
7 kd树构造
8 kd树搜索(2.1,3.1)
9 kd树搜索(2,4.5)
10 数据集介绍
11 鸢尾花数据可视化
12 数据集划分
13 特征预处理
14 鸢尾花案例实现
15 今日总结
16 昨日复习
17 knn算法总结
18 交叉验证
19 网格搜索
20 facebook案例预测流程分析
1 线性回归简介
2 线性回归api初步使用
3 数学求导复习（一）
4 数学求导复习（二）
5 线性回归损失和正规方程推导（一）
6 正规方程推导（二）
1 梯度下降法初步简介
2 梯度下降法介绍
3 正规方程api使用
4 今日总结
5 昨日复习
6 梯度下降法案例介绍
1 欠拟合过拟合简介
2 岭回归和lasso回归
3 弹性网络和early stopping
4 岭回归案例实现
5 模型保存和加载
1 逻辑回归介绍
2 逻辑回归案例实现
3 精确率和召回率介绍
4 精确率和召回率api实现
5 roc和auc案例实现
6 roc曲线绘制（一）
7 roc曲线绘制（二）
8 roc曲线绘制（三）
1 决策树算法简介
2 信息熵的介绍
3 今日总结
4 昨日复习
5 信息增益（一）
6 信息增益（二）
7 信息增益比
8 基尼增益（一）
9 基尼增益（二）
11 特征提取介绍和字典特征提取
12 英文文本特征提取
13 中文文本特征提取
14 tfidf介绍
15 决策树api介绍
16 决策树案例实现
17 决策树可视化
1 集成学习介绍
2 bagging集成过程简介
3 随机森林介绍
4 今日总结
5 昨日复习
6 boosting实现流程分析
7 bagging和boosting对比
8 GBDT介绍
9 XGBoost介绍
1 聚类算法简介
2 聚类算法api初步使用
3 聚类算法实现流程简介
4 聚类算法实现流程案例介绍
5 模型评估
6 算法优化（一）
7 算法优化（二）
8 特征降维介绍和地低方差特征过滤
9 相关系数介绍
10 pca降维
11 案例-探究用户对物品类别喜好
12 今日总结
13 机器学习阶段整体内容复习
14 pubg项目竞赛说明