机器学习飞速上手
从算法原理到工业应用 —— 系统掌握机器学习的理论与实践
课程简介
理解为王：摒弃技术细节，直达核心思想
本课程系统讲解机器学习的核心算法和应用场景，涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等主流方法。通过丰富的案例和在线可执行代码，帮助学习者从算法原理到工业级应用的完整学习路径。
核心特色
- 理论与实践并重：既讲算法原理，也重工程实现
- 案例驱动：使用真实数据集进行项目实战
- 在线运行：网页内置 Python 运行环境，边学边练
- 工具齐全：掌握 scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 等核心库
- 生产导向：从演示代码到生产级实现
课程大纲
Module 1: 机器学习导论
机器学习定义、分类、应用场景、工作流程
Module 2: 数据预处理
数据清洗、特征工程、标准化、降维技术
Module 3: 监督学习
线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM
Module 4: 无监督学习
K-means、层次聚类、DBSCAN、PCA、t-SNE
Module 5: 模型评估
交叉验证、混淆矩阵、ROC/AUC、过拟合与欠拟合
Module 6: 集成方法
Bagging、Boosting、Stacking、XGBoost、LightGBM
Module 7: 深度学习基础
神经网络、反向传播、CNN、RNN、Transformer
Module 8: 自然语言处理
文本预处理、词嵌入、情感分析、文本分类
Module 9: 计算机视觉
图像分类、目标检测、图像分割、迁移学习
Module 10: 模型部署
模型序列化、API 开发、性能优化、监控运维
学习建议
学习路径（8-10 周）
- 第 1-2 周：理解机器学习基本概念和数据预处理
- 第 3-4 周：掌握监督学习和无监督学习核心算法
- 第 5-6 周：学习模型评估和集成方法
- 第 7-8 周：深入深度学习和 NLP/CV 应用
- 第 9-10 周：实战项目和模型部署
前置要求
- 掌握 Python 编程（建议先学习《AI 时代学 Python》）
- 了解统计学基础（建议先学习《StatsPai - Python 与统计计量》）
- 熟悉 NumPy、Pandas、Matplotlib
适合人群
- AI 工程师：想系统学习机器学习算法
- 数据科学家：需要掌握 ML 建模能力
- 产品经理：需要理解 AI 产品的技术原理
- 科研人员：需要使用 ML 方法进行研究
学习成果
完成本课程后，你将能够：
- 理解主流机器学习算法的原理和应用场景
- 使用 scikit-learn 构建完整的 ML 项目
- 使用 PyTorch/TensorFlow 构建深度学习模型
- 进行 NLP 和 CV 任务开发
- 将模型部署到生产环境
- 为 LLM 和智能体开发打下坚实基础
开启机器学习之旅！