Python人工智能入门教学文档

Python人工智能入门教学文档 一、机器学习基础篇 1. 机器学习简介及开发环境 Python作为机器学习首选语言的优势 常用开发环境配置：Anaconda、Jupyter Notebook 基础库介绍：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 2. 监督学习-分类学习 线性分类器 基本原理与数学表达 实现肿瘤良恶性预测案例 评估指标：准确率、召回率、F1值 支持向量机(SVM) 最大间隔分类器原理 核函数的作用与选择 手写体识别实战案例 朴素贝叶斯 贝叶斯定理基础 文本分类应用 垃圾邮件识别案例 决策树模型 信息增益与基尼系数 树的分裂与剪枝 泰坦尼克号生还预测案例 3. 无监督学习-K近邻算法 KNN算法原理 距离度量方法 超参数K的选择策略 4. 机器学习进阶 特征降维 PCA主成分分析 t-SNE可视化技术 降维对模型性能的影响 特征筛选 过滤式、包裹式和嵌入式方法 特征重要性评估 递归特征消除(RFE) 泛化力问题 过拟合与欠拟合识别 正则化技术(L1/L2) 交叉验证与早停策略 二、深度学习进阶篇 1. 基础知识 数学基础 线性代数：矩阵运算、特征值分解 概率与统计：概率分布、贝叶斯推断 微积分：梯度、偏导数、链式法则 Python编程基础 NumPy数组操作 Pandas数据处理 Matplotlib可视化 数学游戏开发实战 2. 神经网络 发展历史 MCP模型到多层感知器(MLP) 感知器学习规则 神经网络实现 前向传播数学推导 反向传播算法(BP) 激活函数比较(Sigmoid, ReLU, Tanh) TensorFlow/Keras实战 项目实战 MNIST手写数字识别 结构化数据分析 3. 卷积神经网络(CNN) 基础概念 卷积运算原理 池化层作用 感受野与参数共享 深度CNN架构 LeNet-5到ResNet发展 批归一化(BatchNorm) 残差连接(Residual) 应用扩展 非图像数据应用 行业数据分析案例 迁移学习技巧 4. 序列网络 RNN与LSTM 循环神经网络结构 长短期记忆网络原理 梯度消失/爆炸问题 自然语言处理 词嵌入(Word2Vec, GloVe) 文本分类与生成 机器翻译系统构建 时序预测 股票价格预测 销售数据分析 异常检测应用 三、实战项目建议 医疗领域 ：肿瘤诊断预测系统 金融领域 ：信用评分模型 零售领域 ：客户购买行为分析 工业领域 ：设备故障预测 NLP领域 ：智能客服聊天机器人 四、学习资源与工具 框架：TensorFlow, PyTorch, Keras 数据集：Kaggle, UCI ML Repository 云平台：Google Colab, AWS SageMaker 社区：GitHub, Stack Overflow, AI研习社 五、学习路径建议 先掌握Python编程基础 学习机器学习基础算法 深入理解神经网络原理 选择特定领域(如CV或NLP)专精 参与实际项目积累经验 注：本教学文档基于FreeBuf提供的课程大纲扩展，保留了所有核心技术点，并补充了必要的理论解释和实践指导。