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Python机器学习——原理、算法及案例实战-微课视频版课件Python数据处理基础2024-01-31

引言Python数据处理基础机器学习算法原理及实现机器学习案例实战机器学习评估与优化方法微课视频版课件特色与优势目录

01引言

机器学习的定义01机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习的发展历程02从早期的符号学习到现代的深度学习，机器学习经历了多个发展阶段，不断推动着人工智能技术的进步。机器学习的应用场景03机器学习已广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、智能推荐、医学诊断等，为人们的生活和工作带来了极大的便利。机器学习概述

Python语言的优势Python语言简洁易懂、易上手，拥有丰富的第三方库和强大的社区支持，是机器学习领域的首选编程语言。Python在机器学习中的常用库NumPy、Pandas、Matplotlib等库为数据处理和可视化提供了便利；Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库则包含了大量的机器学习算法和深度学习框架。Python在机器学习中的实践案例通过Python编程，可以实现各种机器学习算法，解决分类、回归、聚类等问题，为实际业务场景提供智能化的解决方案。Python在机器学习中的应用

本课程旨在帮助学员掌握Python语言基础、数据处理和分析技能，以及常用的机器学习算法和深度学习框架，为实际业务场景提供智能化的解决方案。课程目标本课程将围绕Python语言基础、数据处理和分析、机器学习算法和深度学习框架等方面展开，通过理论讲解和实践案例相结合的方式，帮助学员逐步掌握相关知识和技能。同时，课程还将提供丰富的实验和项目实践机会，让学员在实际操作中不断提升自己的能力和水平。内容安排课程目标与内容安排

02Python数据处理基础

其他内建类型布尔类型（bool）、空类型（NoneType）等映射类型字典类型（dict）集合类型集合（set）、不可变集合（frozenset）数字类型整数类型（int）、浮点类型（float）序列类型字符串类型（str）、列表类型（list）、元组类型（tuple）数据类型与数据结构

缺失值处理异常值处理数据类型转换数据标准化与归一化数据清洗与预处理删除缺失值、填充缺失值（均值、中位数、众数等）将非数值型数据转换为数值型数据基于统计方法识别异常值、基于模型识别异常值最小-最大标准化、Z-score标准化等

常用图表类型数据分布探索数据相关性分析数据分组与聚合数据可视化与探索性分状图、折线图、散点图、饼图等偏度与峰度计算、直方图与核密度估计相关系数计算、散点图矩阵等基于某个或多个特征对数据进行分组，并计算各组的统计指标

过滤式选择、包装式选择、嵌入式选择等方法特征选择基于现有特征构造新特征，如多项式特征、交互特征等特征构造标准化、归一化、离散化、独热编码等特征变换主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）等降维方法特征工程与降维方法

03机器学习算法原理及实现

监督学习算法线性回归通过最小化预测值与真实值之间的平方误差，学习得到一个线性模型，用于回归预测。支持向量机（SVM）在高维空间中寻找一个超平面，使得该超平面能够最大化地将不同类别的样本分隔开，常用于分类和回归分析。逻辑回归虽然名为回归，但实际是用于分类任务，通过逻辑函数将线性回归的结果映射到(0,1)之间，得到样本点属于某一类别的概率。决策树通过树形结构来进行决策，每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。

如K-means、层次聚类等，将相似的样本点归为一类，使得同一类内的样本点尽可能相似，不同类间的样本点尽可能不同。聚类算法如主成分分析（PCA）、t-SNE等，将高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征，便于可视化和后续处理。降维算法如Apriori、FP-growth等，从数据集中挖掘出频繁项集和关联规则，用于推荐系统和市场分析等。关联规则学习无监督学习算法

通过模拟人脑神经元的连接方式，构建一个高度复杂的网络结构，用于处理大规模的数据和解决复杂的模式识别问题。神经网络专门用于处理图像数据的神经网络，通过卷积层和池化层的交替堆叠，提取图像中的特征并进行分类或回归预测。卷积神经网络（CNN）用于处理序列数据的神经网络，通过记忆单元和门控机制，捕捉序列数据中的时序信息和长期依赖关系。循环神经网络（RNN）由生成器和判别器两部分组成，通过对抗训练的方式生成具有高度真实感的图像、文本等数据。生成对抗网络（GAN）深度学习算法

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