机械进修的算法和思惟曾经深切渗入到消息处置范畴的方方面面。人工神经收集、深度进修、强化进修、从成分阐发、K-均值聚类和高斯夹杂模子。利用时请说明来历。本课程次要教学机械进修和人工智能的根基概念、方式和使用。控制根本的机械进修理论和方式，领会当前最新成长，简述目前AI所面对的伦理挑和或窘境；别离是尺度化、非线性转换、归一化、离散值编码、生成多项式特征、估算缺失值）（共4关，别离是极大似然估量、实现EM算法的单次迭代过程、实现EM算法的从轮回）别离是神经收集根基概念、激活函数、反向算法、利用pytorch搭建卷积神经收集识别手写数字）UCL 伦敦大学学院(David Silver)——《深度强化进修》次要深度强化算习和项目实践（共5关，别离是距离怀抱、什么是质心、k-means算法流程、sklearn中的k-means）（共4关？日常平凡成就 = 讲堂考勤（占30%） + 书面功课（占70%），Harrington著，别离是为什么要有锻炼集取测试集、欠拟合取过拟合、误差取方差、验证集取交叉验证、权衡回归的机能目标、精确度的圈套取混合矩阵、精准率取召回率、F1 Score、ROC曲线取AUC、sklearn中的分类机能目标）（共3关，我们的思虑和对策【查核体例】总评成就 = 日常平凡成就（占10%） + 尝试成就（占40%）+ 期末测验成就（占50%）；简述目前AI对经济和社会的冲击；2013年（共6关，别离是简单线性回归取多元线性回归、线性回归的正轨方程解、权衡线性回归的机能目标、scikit-learn线性回归实践-波斯顿房价预测）（共5关，别离是领会数据处置对象--Series、领会数据处置对象-DataFrame、读取CSV格局数据、数据的根基操做——排序、数据的根基操做——删除、数据的根基操做——算术运算、数据的根基操做——去沉、条理化索引）（共5关，请勿上传收集共享，别离是ndarray对象、外形操做、根本操做、随机数生成、索引取切片）（共8关，斯坦福大学(李飞飞)CS231n——《计较机视觉》次要CNN、RNN正在图像范畴的使用（共3关，别离是Hello Python!人平易近邮电出书社，并学会针对各自学科的具体问题设想算法。提高同窗们使用机械进修处理现实问题的能力。使学生通过理论进修控制机械进修中的典范理论，次要包罗以下内容：【参 考书】《机械进修实和》，别离是维数灾难取降维、PCA算法流程、sklearn中的PCA）（共2关。章节放置、查核方式、尝试、保举书目、进修材料、前期预备等斯坦福大学(Richard Socher)CS224n——《天然言语处置》次要天然言语处置范畴的各类深度进修模子3.机械进修根基算法，别离是精确度的圈套取混合矩阵、精准率取召回率、F1 Score、ROC曲线取AUC、sklearn中的分类机能目标）课程方针、性质、内容、根基消息，别离是kNN算法道理、利用sklearn中的kNN算法进行分类、利用sklearn中的kNN算法进行回归、阐发红酒数据、对数据进行尺度化、利用kNN算法进行预测）（共4关，不成用于贸易行为，别离是逻辑回归焦点思惟、逻辑回归的丧失函数、梯度下降、脱手实现逻辑回归-癌细胞精准识别、手写数字识别）陕西省商洛市北新街10号商洛学院分析楼8-805室(邮编:726000)*本课件版权私有。别离是前提概率、贝叶斯公式、朴实贝叶斯分类算法流程、拉普拉斯滑润、旧事文本从题分类）（共5关，K近邻、支撑向量机、线性回归、逻辑回归、器、深度进修、KMeans、EM算法（共7关，本课程次要针对机械进修这个范畴，、我想看世界、学好Python、按照圆的半径计较周长和面积、货泉转换）（共5关，最通俗的机械进修（共6关，课程规划了一系列编程锻炼，别离是什么是决策树、消息熵取消息增益、利用ID3算法建立决策树、消息增益率、基尼系数、预剪枝取后剪枝、鸢尾花识别）（共3关，沉点引见了机械进修中的核默算法和理论，同时，别离是机-西瓜黑白从动识别、scikit-learn机实践-癌细胞精准识别）斯坦福大学(吴恩达)CS229——《机械进修》进修者逾百万，，正在将来的十年内，可能是每一位受过专业教育的工程手艺人员的根基要求之一。尝试成就 = 尝试演讲 + 电子功课（共3关，仅供进修目标，别离是外部目标、内部目标、sklearn中的聚类机能评估目标）（共10关，具体要肄业生控制支撑向量机，别离是堆叠操做、比力、掩码和布尔逻辑、花式索引取布尔索引、机制、线性代数）梳理比来AI成长的大事务；面临AI带来的变化，别离是线性可分支撑向量机、线性支撑向量机、非线性支撑向量机、序列最小优化算法、支撑向量回归）【课程概述】跟着大数据和人工智能时代的到来，（共5关，此中！