机器学习概述

一、人工智能概述

1.人工智能应用场景

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2.人工智能小案例

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3.人工智能发展必备三要素：

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4.人工智能、机器学习和深度学习

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5.小结

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二、人工智能发展历程

1.人工智能的起源

图灵测试

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达特茅斯会议

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2.发展历程

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3.小结

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三、人工智能主要分支

1.主要分支介绍

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分支一：计算机视觉

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分支二：语音识别

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分支三：文本挖掘/分类

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分支四：机器翻译

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分支五：机器人

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2.小结

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四、机器学习工作流程

1.什么是机器学习

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2.机器学习工作流程

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获取到的数据集介绍

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数据基本处理

即对数据进行缺失值、去除异常值等处理

3.特征工程

什么是特征工程

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为什么需要特征工程(Feature Engineering)

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特征工程包含内容

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各概念具体解释

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4.机器学习

选择合适的算法对模型进行训练

5.模型评估

对训练好的模型进行评估

6.小结

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五、机器学习算法分类

1.监督学习

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回归问题

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分类问题

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2.无监督学习

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3.半监督学习

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4.强化学习

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5.小结

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六、模型评估

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1.分类模型评估

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2.回归模型评估

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3.拟合

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欠拟合

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过拟合

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4.小结

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七、Azure机器学习模型搭建实验

1.Azure平台简介

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八、深度学习简介

1.深度学习 —— 神经网络简介

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2.深度学习各层负责内容

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3.小结

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# 人工智能
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