机器学习从入门到精通全面教程 Python数据挖掘与AI项目实战指南

课程简介

本课程是一门系统全面的机器学习实战课程，涵盖Python编程、数据分析、统计学基础到机器学习核心算法的完整知识体系。课程重点讲解Pandas数据处理、NumPy科学计算、Scikit-learn机器学习框架，并通过KNN手写识别、推荐系统、图像分类等真实项目案例，帮助学员掌握数据预处理、特征工程、模型训练与评估等关键技能。课程包含决策树、支持向量机、聚类分析、神经网络等主流算法原理与代码实现，适合零基础学员系统学习机器学习技术，具备独立完成数据挖掘项目的能力。

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课程目录

01 课程介绍

第1-17节：课程导学、Python基础、环境配置等入门内容。

02 Python基础语法

第7-16节：基本语法、函数、面向对象、输入输出等编程基础。

03 环境配置与工具

第3-6节：Anaconda安装、虚拟机使用、开发环境搭建。

04 Numpy与数组操作

第18-31节：多维数组创建、索引、运算、文件IO等。

05 线性代数基础

第36-40节：向量、矩阵、特征值、线性方程组等数学知识。

06 Pandas数据处理

第41-52节：数据结构、数据查看、修改、分组聚合等操作。

07 Matplotlib可视化

第53-59节：主要绘图类型、参数设置、子图、标注等。

08 概率论基础

第75-89节：随机事件、概率分布、期望方差、估计方法。

09 统计分析

第90-100节：假设检验、回归分析、聚类、主成分分析等。

10 数据挖掘导论

第60-68节：数据挖掘任务、方法论、机器学习概述。

11 特征工程

第103-126节：特征构造、转换、降维、选择等预处理技术。

12 模型构建与评估

第127-144节：分类模型、交叉验证、过拟合诊断、评估指标。

13 逻辑回归

第145-157节：逻辑回归原理、参数求解、多分类、特征转换。

14 K近邻算法

第158-165节：KNN原理、距离度量、代码演示、参数优化。

15 决策树

第166-175节：决策树原理、分裂、剪枝、代码演示与总结。

16 支持向量机

第176-181节：SVM基本原理、代码演示、参数优化与总结。

17 贝叶斯算法

第182-186节：贝叶斯公式、朴素贝叶斯原理与代码演示。

18 回归分析

第187-206节：线性回归、非线性回归、评估指标、过拟合处理。

19 聚类分析

第207-213节：K均值算法、距离度量、评估指标与总结。

20 关联规则

第214-220节：Apriori算法、关联规则理解与应用演示。

21 推荐系统

第221-227节：协同过滤、SVD分解、案例实现。

22 模型融合

第229-232节：Voting、Bagging、Boosting等融合方法。

23 集成学习

第233-245节：随机森林、Adaboost、GBDT、Xgboost算法。

24 文本分析

第246-252节：词袋模型、TF-IDF、词向量、神经网络应用。

25 深度学习

第250-258节：CNN、RNN原理、图像处理、项目实战。

26 图像识别案例

第264-268节：Opencv使用、特征提取、分类模型构建。

27 文本分类案例

第269-275节：分词、特征表示、模型训练与评估。

28 房价预测案例

第276-282节：数据探索、清洗、特征工程、模型预测。

29 客户分析案例

第283-286节：RFM特征提取、客户分析、响应预测。

30 医疗影像案例

第288-293节：CT图像预处理、数据增强、模型训练与部署。