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课程介绍：8 x. a3 _, Z M8 m& m/ c
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本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。
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适合人群：初级
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课时数量：39.5课时
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2 w4 H2 u, [: ]# w- J# J k1 m) V用到技术：机器学习、Python、K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、Adaboost，线性回归、树回归、K均值聚类算法、Apriori、FP-Growth
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涉及项目：手写数字识别；使用朴素贝叶斯模型过滤垃圾邮件；用决策树预测隐形眼镜类型；
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+ P( R- C# f4 ~+ @+ q机器学习作为人工智能的一部分，已经应用于很多领域，远超过人们的想象，垃圾邮件的过滤，在线广告的推荐系统，还有目前发展飞快的物体识别、人脸识别和语音识别的发展，都是机器学习的应用的成果。机器学习在改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气等方面都有非常大的应用前景。
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9 _) Q3 a0 Q+ A) U! m编程语言：. S; a2 T5 q* P" l( B, h! h
7 `) g% N; f$ Y; S8 ]1 G: L# u5 M% t1. 课程研发环境2 H0 o- ^2 Y" J+ Z- {3 R( F
本课程的代码实现是基于Python语言，用到Numpy库和MatplotLib. e( L$ v" O" A6 q
开发工具: Python win;
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适合人群：
2 X0 o/ \/ C; k, o3 i
$ O2 z' E* \3 @6 i- n# d* n本课程针对想要了解和学习人工智能的同学，不管有没有编程基础均可。
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0 u5 U8 E' O; p$ z9 g学习建议：$ E4 D+ N- i# Z! m. `9 M; j
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本课程共20讲，共40课时，不要贪快，要对每一讲的内容深刻了解在继续下一部分的内容。
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1. 一定要先理解每一种算法的思路，了解其实现的步骤。这样才能知道代码实现的原理和过程。
% N( s: U: W6 E( q+ k! y2. 对于实现部分，通过自己重新敲一遍代码，是有助于理解实现过程的，但也不必拘泥于此，特别是对于有编程基础的学员来说。
4 x; v" ^( M* @/ A5 v3. 建议一般听视频，一般拿个纸和笔，做一些记录和笔记，这是一种非常好的学习习惯。 i9 j1 l) d5 o! X& Y2 n
4. 机器学习的相关资料比较分散，可以以本视频为主线，参考多种资料，来加深理解。. A! r& {5 `+ {; E: b& K# ~
$ ]- |$ `3 j1 Y0 E/ N内容简介：/ d4 R$ b/ D2 h% p t. Y, E
7 E0 m; w% _ o9 K" {( e( m
本教程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识，以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识，需要学员自己去找更多的资料进行学习。
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本课程主要讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，其中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度，容易理解机器学习思路和实现的过程。4 T! T d" b X: O
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学习目标：; M; e& R/ I; e0 O
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目标一. 了解机器学习的目标
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目标二. 了解机器学习的常用方法& h- E- ]* L0 `0 F- W
6 A9 |9 t: Q3 [0 O2 o9 c0 I w目标三. 通过实战，学习机器学习的实现 E; a* {( r; C( C
0 C- y7 O" }/ W4 H0 n0 Z
目标四. 学习机器学习开发中的一些常用工具# b! Y% j1 n8 a4 V* {; ?
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课程亮点：9 v* O5 h4 v4 K8 B& H% P
3 [9 m9 \/ H% @亮点一、详细解析机器学习的方法，有理论有实践，很容易理解和掌握.3 w" I1 D4 G. M: k& Z# A. P, a t v1 f
. ~1 Q# R* y6 U. L亮点二、理论与实战相结合，由浅入深。不管有没有编程基础，都可以学习.
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亮点三、课程大多数代码均是一行一行手工敲入，手把手一步步带领学员从入门到精通.
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$ t& M8 ~: {2 s6 p6 N亮点四、课程中的案例，有不少可以直接用在现实的任务中. ' S$ P% A6 u- Z- k% V( }
. z: E! U) d4 m- k3 y! }1 U学习要求：+ i7 Z1 z5 V E2 r+ C
, ]# A0 {2 M! Q. L& @, r9 ?1. 由于机器学习的算法中，有大量的关于矩阵和向量的运算，所以如果没有学过线性代数和概率的同学，一定要先找相关的资料做好预备知识的准备工作。) V3 h) a3 N4 z" W |7 M% n. P$ }* i
2. 如果有Python基础，可以掠过2-3讲的内容，直接进入机器学习的章节，
9 t9 M. B8 R- H- o i3. 如果对机器学习有一定的了解，可不必按部就班进行，可以拿你感兴趣的部分去学习，但一定要注意实践，并学会举一反三 。5 X: [' j5 h) m- t/ @) Z
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学习建议：
1 J6 h. M; m6 S! ]$ J
8 O0 N& q% B: I8 P o第一讲：机器学习的任务和方法
" ?; c' S" y' s2 G, A+ X第二讲：Python语言基础
9 ?3 M% f% M+ r第三讲：Python语言基础2
N) _' g" ?( u" v9 h& X第四讲：分类算法介绍8 t) w. d# F0 ?& n
第五讲：k-临近算法
& X7 @ v: }5 o4 N+ b: C V第六讲：决策树
5 [9 b. _) i L# Y! m0 X q) X第七讲：基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 S. o, [+ `) O
第八讲：Logistic回归
6 M8 Z- I$ A3 C2 ?' C第九讲：支持向量机 P. i) a& b# {3 n
第十讲：利用AdaBoost元算法提高分类性能7 M% l# ^! b0 M+ F4 c: A
第十一讲：利用回归预测数值型数据
3 J, H$ E+ D0 M第十二讲：树回归
X5 H, ~" {" z$ f第十三讲：无监督学习3 Z" h$ z/ Z1 w: _9 v3 t3 Z! z
第十四讲：利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
3 G! h$ @% S6 L3 |- X9 B第十五讲：使用Apriori算法进行关联分析
, q' l9 d1 _- `0 l3 I# H5 t7 }) M第十六讲：使用FP-growth算法来高效发现频分项集
! Y3 A4 Y8 J( T) |' q第十七讲：利用PCA来简化数据
, P; B; j2 [8 i) N7 L第十八讲：利用SVD简化数据6 K% {8 z! G" A9 j& \$ p6 ~/ M& f
第十九讲：大数据与MapReduce- E h! G" N+ p( G! \7 H/ i
第二十讲：学习总结 D8 \( z. K9 k& M; j
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见8 y7 F7 H6 ^3 M. B7 I- ~" ^
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发表于 2022-6-28 03:51:01
