一直以來我經常聽到很多粉絲反饋，覺得人工智能是目前最牛X的技術，想要嘗試自學入行，將自己的一些想法和創意付諸現實。

但大部分人苦于不知從何入手，往往抓不到學習重點。或是止步于晦澀難懂的理論和燒腦的算法，顧此薄彼，一番折騰下來，直接從入門到放棄。

鑒于此，我便萌生了整理一份適合絕大多數人學習的《人工智能教程》的想法，以求幫助大家擺脫困境，順利啃下人工智能這塊硬骨頭。

本著好飯不怕晚的原則，我們大面積網羅資料，選用人工智能機器學習中應用最廣泛的一些算法作為切入點，整理了本套教程。

本教程所用算法均需在自行推演的公式基礎上使用NumPy等底層庫自行實現，避免使用高層API進行數據處理。

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本教程以入門進階為目的，可以解決新手在人工智能學習中遇到的常見問題，并且對其中的重點、難點、易錯點進行詳細講解。

內容上絕對有別于市面上那些華而不實的妖艷貨，無論是從理論部分，還是案例分析與實踐項目，都是你從來見過的船新版本。

現將內容羅列于此，可直達文末免費下載。

01

內容目錄

一、環境搭建與準備

Anaconda集成環境安裝（Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib）

庫安裝（OpenCV、PyAudio、librosa）

集成開發環境安裝（VS code或PyCharm）

二、NumPy的使用以及機器學習中的數據

機器學習中的數據類型以及NumPy的使用

表格類型數據

圖形、波形類型數據

文本類型數據

數據可視化與Matplotlib和OpenCV庫的使用

實踐練習：生成或錄制聲音并進行可視化

三、機器學習中的數據處理

基礎數據可視化方法

可視化庫的選擇

表格數據特征以及可視化

圖形數據特征以及處理方法

波形數據特征以及處理方法

實踐練習：圖像濾波算法實戰（浮雕濾波、平均模糊、低通濾波、縱向邊緣、橫向邊緣）

四、機器學習模型的構建與優化

一個簡單的線性回歸問題

多維建模以及優化問題

自編算法的難點

實踐：獲取近期股票數據進行預測

?篇幅有限，僅展示部分...?

?本套教程免費開放下載?

相信學習之后，你會對AI有一個系統的認知。

02

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《机器学习》课程视频（数据处理、模型构建与优化）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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