机器学习-全套PPT课件.pptx

机器学习基本要求不迟到，不早退，不旷课缺课满1/3以上上课不干与学习无关的事情完成职教云平台的所有任务学习目标掌握机器学习的基本概念；掌握Scikit-learn库的使用，能基于Python语言和Scikit-learn库实现机器学习的简单应用；理解经典的机器学习算法，为后续运用人工智能技术应用开发奠定知识和技术基础；具备分析和解决实际问题的能力；具备职业素养意识和创新意识，为以后从事人工智能技术应用开发奠定基础。授课内容序号单元（或项目）内容1Python编程库2分类3回归4无监督学习5模型实用技巧及应用考核方式单元12345单元权重25%25%18.75%18.75%12.5%总评成绩=过程考核成绩（70%）+终结性考核（30%）?其中：过程考核成绩=各单元评价总成绩╳各单元权重；考核方式学号姓名单元1单元2单元3课堂考勤10%单元测验40%课堂练习20%技能训练30%课堂考勤10%单元测验40%课堂练习20%技能训练30%课堂考勤10%单元测验40%课堂练习20%技能训练30%学号姓名单元4单元5?课堂考勤10%单元测验40%课堂练习20%技能训练30%课堂考勤10%单元测验40%课堂练习20%技能训练30%??环境安装与配置上课使用：PyCharm（也可以用Jupyter）课前：看视频和PPT；尝试安装环境；课中：环境安装过程中的问题讨论及解决；课后：上交作业1。相关软件/Windows:/PyCharm/Anaconda+PyCharm/Vmware/（/VirtualBox/）/+/Ubuntu+PyCharm/Ubuntu:/PyCharm/(Python)下载地址//PyCharm官网/download//download/Anaconda官网/stable//stable/scikit-learn机器学习库/https/:////Python官网/http/:///科大镜像(Ubuntu)Anaconda1、windows/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exehttps/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe:///anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64./anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exeexe2、Linux/anaconda/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.shPyCharm1、windows/python/pycharm-community-2020.2.1.exe2、Linux/python/pycharm-community-2020.2.1.tar.gzPython编程库--NumpyNumpy简介ANumpy基础目录Numpy形状操作BCONTENTSCPython编程库(包)NumpyScipyMatplotlibScikit-learnPandasTensorFlow/……Numpy简介使用Numpy，开发人员可以执行以下操作：数组的算术和逻辑运算。傅立叶变换和用于图形操作的例程。与线性代数(矩阵)有关的操作。Numpy通常与?SciPy（ScientificPython）和?Matplotlib（绘图库）一起使用，这种组合广泛用于替代MATLAB。NumPy除了提供一些高级的数学运算机制以外，还具备非常高效的向量和矩阵运算功能。Numpy是开源的，这是其额外的优势。/Numpy举例np.arange([start,]stop,[step,]dtype=None)例子Numpy基础数组的创建Numpy基础有初始占位符内容的数组Numpy基础有初始占位符内容的数组Numpy基础有初始占位符内容的数组Numpy基础np.linspace主要用来创建等差数列。numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)start:返回样本数据开始点stop:返回样本数据结束点num:生成的样本数据量，默认为50endpoint：True则包含stop；False则不包含stopretstep：IfTrue,return(samples,step),wherestepisthespacingbetweensamples.(即如果为True则结果会给出数据间隔)dtype