大模型技術之機器學習

課程介紹

隨著人工智能的蓬勃發(fā)展，機器學習已經(jīng)成為面向未來的一項核心技術能力。零售、金融、物流等行業(yè)的大型企業(yè)，通過機器學習技術提高競爭力、響應速度和效率，機器學習作為計算機視覺、自然語言處理的重要技術手段，還可以解決醫(yī)療健康、自動駕駛等領域的復雜問題。

尚硅谷精心打造的AI大模型之機器學習教程，是人工智能領域的重要基礎課程，對機器學習理論和具體模型方法做了詳盡系統(tǒng)的講解，為后續(xù)的深度學習、NLP、大模型等AI技術的學習打下堅實基礎，講解中使用了大量應用案例和代碼練習（基于Python），涵蓋常用的監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習算法，以及經(jīng)典模型算法的詳細數(shù)學推導。

教程分為數(shù)學基礎、機器學習核心原理、機器學習具體模型三大部分。
一，數(shù)學基礎，復習鞏固所需的數(shù)學知識，主要包括：微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計（如果數(shù)學基礎很好，本段內(nèi)容可以跳過）；
二，機器學習核心原理，介紹機器學習的一般流程、核心概念和原理，具體內(nèi)容包括：特征工程、損失函數(shù)、欠擬合和過擬合、正則化、交叉驗證、解析法、梯度下降法、模型評價指標等；
三，機器學習具體模型，主要介紹機器學習經(jīng)典的模型和算法，以監(jiān)督學習為主，涵蓋無監(jiān)督學習方法，具體內(nèi)容包括：KNN、線性回歸、邏輯回歸、感知機、感知機、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、集成學習（AdaBoost、隨機森林等）、聚類方法（K均值聚類、DBSCAN等）、降維方法（SVD、PCA等）。

教程前置知識：
一，數(shù)學基礎，講解中涉及較多的數(shù)學原理和公式推導，需要掌握相關的數(shù)學知識，主要包括微積分、線性代數(shù)、概率統(tǒng)計等大學本科的數(shù)學基礎課程；
二，編程基礎，需要至少掌握一門編程語言，教程中的代碼以Python編寫。
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