人工智能行业机器学习与数据分析方案.doc
人工智能行业机器学习与数据分析方案
TOC\o1-2\h\u13652第一章机器学习基础理论 2
66341.1机器学习概述 2
158041.2主要机器学习算法介绍 3
243751.2.1监督学习算法 3
38071.2.2无监督学习算法 3
211931.2.3强化学习算法 3
84071.2.4集成学习算法 3
291801.3机器学习模型评估与优化 3
293241.3.1模型评估指标 3
253611.3.2模型优化策略 3
4175第二章数据采集与预处理 4
194272.1数据采集方法 4
205312.2数据清洗与去噪 4
233702.3数据标准化与归一化 4
313282.4特征工程 5
704第三章监督学习 5
11943.1分类算法 5
25603.1.1逻辑回归（LogisticRegression） 5
10743.1.2支持向量机（SupportVectorMachine，SVM） 5
134883.1.3决策树（DecisionTree） 6
196873.1.4随机森林（RandomForest） 6
128933.2回归算法 6
138463.2.1线性回归（LinearRegression） 6
49433.2.2岭回归（RidgeRegression） 6
298013.2.3Lasso回归（LassoRegression） 6
43493.2.4决策树回归（DecisionTreeRegression） 6
156283.3模型融合与集成学习 6
120753.3.1投票法（Voting） 6
171083.3.2堆叠（Stacking） 6
89573.3.3集成学习框架（EnsembleLearningFramework） 7
25994第四章无监督学习 7
60094.1聚类算法 7
278674.2降维技术 7
254294.3关联规则挖掘 7
13176第五章深度学习 8
87115.1神经网络基础 8
31705.2卷积神经网络 8
292885.3循环神经网络 9
152315.4对抗网络 9
28530第六章强化学习 9
255726.1强化学习基础 9
235146.1.1概述 9
85796.1.2基本概念 9
326656.1.3强化学习框架 10
289476.2Q学习算法 10
283226.2.1概述 10
246866.2.2Q值函数 10
272176.2.3Q学习算法步骤 10
47996.3模型预测与决策 10
233926.3.1模型预测 10
161766.3.2决策 11
4187第七章数据分析基础 11
179137.1数据分析概述 11
33127.2描述性统计分析 11
58927.3可视化方法 12
22675第八章高级数据分析技术 12
159928.1时间序列分析 12
284798.1.1时间序列基本概念 12
202128.1.2时间序列分析方法 12
198178.1.3时间序列分析应用 13
241248.2文本数据分析 13
62378.2.1文本数据分析基本概念 13
124478.2.2文本数据分析方法 13
119258.2.3文本数据分析应用 13
205928.3社交网络分析 13
20048.3.1社交网络分析基本概念 13
312908.3.2社交网络分析方法 13
192078.3.3社交网络分析应用 13
19349第九章人工智能行业应用 14
287299.1金融领域 14
209499.2医疗领域 14
141099.3智能制造领域 14
16093第十章项目实施与优化 15
1612810.1项目管理与实施流程 15
3222310.2模型调优与功能评估 15
1308110.3持续集成与持续部署 15
2837310.4安全性与隐私保护 16
第一章机器学习基础理论
1.1机器学习概述
机器学习作为人工智能的一个重要分支，旨在通过算法和统计学方法，使计算机能