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人工智能课程体系及项目实战
1,机器学习课程大纲
第一课: Pyt hon 基础与科学运算库 numpy
1,Python语言基础
2,P ython 数据结构 (列表,字典,元组)
3,科学运算库 Numpy 基础
4,Numpy 数组操作
5,N umpy 矩阵基本操作
6,Numpy 矩阵初始化与创建
7,Nu mpy 排序与索引
其次课 :数据分析处理库与数据可视化库
1,Pandas 数据读取与现实
2,Pa ndas样本数值运算与排序
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3,P andas 数据预处理与透视表4,Pand as 自定义函数
5,Pandas核心数据结构S eries 详解
6,Pand as 数据索引
7, Matplotli b 绘制第一个折线图
8, Mat plo tlib 条形图,直方图 ,四分图绘制9, Matplotli b数据可视化分析
第三课 :回来算法1,机器学习要解决得任务2,有监督与无监督问题
3,线性回来算法原理推导
4,实现简易回来算法5,规律回来算法原题6,实战梯度下降算法
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第四课 :案例实战信用卡欺诈检测
1,数据与算法简介
2,样本不平稳问题解决思路
3,下采样解决方案
4,正就化参数挑选
5,规律回来建模
6,过采样与SM OT E算法
第五课 :决策树与随机森林
1,熵原理 ,信息增益
2,决策树构造原理推导3,ID3, C4,5 算法4,决策树剪枝策略
5,随机森林算法原理
6,基于随机森林得特点重要性挑选
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第六课 :Kagg l e 机器学习案例实战
1,泰坦尼克船员获救猜测
2,使用p andas 库进行数据读取与缺失值预处理
3,使用 scikit-learn 库对比回来模型与随机森林模型4,GBDT构造原理 5,特点得挑选与重要性衡量指标
6,机器学习中得级联模型
7,使用级联模型再战泰坦尼克
第七课 :支持向量机算法
1,SVM 要解决得问题
2,线性 SVM 原理推导
3,SV M 对偶问题与核变换4,soft 支持向量机问题5,多类别分类问题解决方案
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第八课 :神经网络模型
1,前向传播与反向传播结构
2,激活函数
3,神经网络结构
4,深化神经网络细节
5,神经网络表现成效
第九课 :mnist 手写字体识别
1,Tensorflow 框架
2N 网络结构
3,基于 tensorflo w 得网络框架4,构造 CNN 网络结构
5,迭代优化训练
第十课 :聚类与集成算法
1,k-m e ans,DBSCAN等经典聚类算法原理
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2,python实现k -means 算法3,聚类算法应用场景与特点工程 4,Adaboost 集成算法原理
机器学习项目实战
1,科比职业生涯数据分析
2,信用卡欺诈检测案例
3,鸢尾花数据集分析
4,泰坦尼克号船员获救猜测
5,员工离职猜测
6,mn ist 手写字体识别
2,人机对话课程大纲
第一章: H um a n–robot- cha t t ersystem 运行环境
1,pycharm下载及安装 2,p ych arm 得库使用介绍
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3,pycharm使用实例演示4,Anaconda 下载安装
5,Anaconda 库使用
6,Anac onda 使用实例演示
其次章 :rob ot基本概念
1,rob ot 就是什么2,robot 得应用场景3,robot 语言依靠性4,robo t 工作流程5,robot 运行环境6,robo t框架介绍
7, robot 得安装( api 与源码)
8, robo t得q uicksta rt
第三章 :robot 智能机器人
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1,创建机器人
2,设置机器人适配器
3,输入与输出适配器
4,规律适配器
5,机器人响应应答
6,训练自己得语料
第四章 :r obo t之 eamp le 数据源详述 (单词与文本)
1,simple demo 数据2,mon godb数据3,git 数据
4,ter min na l 5,mor e数据
第五章:设置r obot 训练级别
1,训练 lis t dat a
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2,训练c orpu s dat a 3,训练
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