【Python-AI篇】人工智能机器学习

1. 机器学习简介

1.1 机器学习流程

  1. 获取数据
    1. SKLEARN数据集
    2. 查看数据分布
    3. 数据集分类
  2. 数据基本处理
    1. 缺省值处理
    2. 缩小数据范围
    3. 异常数据处理
    4. 数据分割
    5. 类别不平衡数据处理方式
  3. 特征工程
  4. 机器学习(算法)
    1. K-近邻算法
    2. 线性回归
    3. 线性回归的改进-岭回归
    4. 逻辑回归(分类)
    5. 决策树
    6. 朴素贝叶斯
    7. SVM
    8. EM算法
    9. HMM模型
    10. K-MEANS
    11. 集成学习
  5. 模型评估与调优

1.2 数据科学库

  1. matplotlib 画图
  2. numpy 数学计算、矩阵
  3. pandas
  4. seaborn

1.3 人工智能、机器学习、深度学习的关系

  1. 机器学习是人工智能的一个实现途径
  2. 深度学习是机器学习一个方法发展而来

1.4 人工智能分支

  1. 计算机视觉(CV): 机器感知环境的能力;类别:图像形成,图像处理,图像提取,图像的三维处理
  2. 语音识别(NRP): 识别语音并将其转换为对应文本的技术;
  3. 文本挖掘/分类(NRP): 理解,组织和分类结构化和非结构化文本文档;句法分析、情绪分析、垃圾信息检测
  4. 机器翻译(NRP): 利用机器的力量将一种自然语言文本翻译成另一种语言
  5. 机器人: 机器人的设计、制作和运用,以及控制他们的计算机系统、传感反馈和信息处理;固定机器人和移动机器人

1.5 机器学习定义

从数据中自动分析获取模型,并使用模型对未知事务进行预测

1.6 算法分类

1.7 模型评估

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