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人工智能行业智能化机器学习方案
TOC\o1-2\h\u29956第1章机器学习基础概念 3
297341.1机器学习定义与分类 3
249631.2机器学习发展历程 4
249111.3机器学习应用领域 4
12722第2章数据处理与特征工程 4
68862.1数据预处理方法 4
130932.1.1数据清洗 5
15402.1.2数据标准化与归一化 5
135722.1.3数据转换 5
4772.2特征选择与特征提取 5
234762.2.1特征选择 5
254062.2.2特征提取 5
191662.3数据降维与度量学习 5
84372.3.1数据降维 5
83832.3.2度量学习 6
24675第3章监督学习算法 6
217303.1线性回归与逻辑回归 6
194083.1.1线性回归 6
239853.1.2逻辑回归 6
103013.2决策树与随机森林 6
234223.2.1决策树 6
37713.2.2随机森林 6
156083.3支持向量机与神经网络 6
34783.3.1支持向量机 7
123293.3.2神经网络 7
22493第4章无监督学习算法 7
31754.1聚类分析 7
76854.1.1基本概念 7
12574.1.2常用聚类算法 7
165644.2降维与主成分分析 7
125054.2.1降维的必要性 7
222794.2.2主成分分析（PCA） 7
74494.2.3PCA的应用 8
30114.3自编码器与深度学习 8
320244.3.1自编码器简介 8
126254.3.2自编码器结构 8
315934.3.3深度学习中的自编码器 8
108844.3.4自编码器的应用 8
28669第5章强化学习算法 8
303095.1强化学习基础理论 8
125825.1.1强化学习概述 8
244845.1.2马尔可夫决策过程 8
76405.1.3值函数与策略 8
52205.2Q学习与SARSA 9
129885.2.1Q学习 9
208475.2.2SARSA算法 9
187055.3深度强化学习与策略梯度 9
256355.3.1深度强化学习概述 9
218815.3.2策略梯度算法 9
83305.3.3优势演员评论家算法 9
28176第6章深度学习框架与应用 9
55046.1常见深度学习框架介绍 9
231876.1.1TensorFlow 9
222406.1.2PyTorch 9
180116.1.3Caffe 10
138156.1.4Keras 10
111176.2卷积神经网络（CNN） 10
171186.2.1CNN的基本结构 10
17906.2.2常见CNN模型 10
13926.3循环神经网络（RNN）与长短期记忆（LSTM） 10
110306.3.1RNN的基本结构 10
48356.3.2LSTM的基本结构 10
241126.3.3应用场景 11
3419第7章机器学习模型评估与优化 11
166587.1评估指标与功能度量 11
176507.1.1二分类问题评估指标 11
297477.1.2多分类问题评估指标 11
117757.1.3回归问题评估指标 11
3507.2模型调优与超参数优化 11
160437.2.1超参数优化方法 11
295647.2.2交叉验证 12
56477.2.3模型选择策略 12
55507.3模型过拟合与正则化 12
85697.3.1过拟合现象 12
235727.3.2正则化方法 12
226557.3.3数据增强与降维 12
19449第8章机器学习应用案例分析 13
120448.1计算机视觉领域应用 13
97908.1.1人脸识别 13
52698.1.2图像识别与分类 13
282158.1.3目标检测 13
210028.2自然语言处理领域应用 13
308108.2.1机器翻译 13
256678.2.2语音识别 13
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