教程总体简介：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位、目标 定位 目标 1.1 人工智能概述 学习目标 1 人工智能应用场景 2 人工智能小案例 3 人工智能发展必备三要素： 4 人工智能、机器学习和深度学习 4 小结 机器学习概述 1.4 机器学习工作流程 1 什么是机器学习 Pandas 5.8 高级处理-数据离散化 1 为什么要离散化 2 什么是数据的离散化 3 股票的涨跌幅离散化 3.1 读取股票的数据 3.2 将股票涨跌幅数据进行分组 3.3 股票涨跌幅分组数据变成one-hot编码 5.10 高级处理-交叉表与透视表 1 交叉表与透视表什么作用 2 案例分析 2.1 数据准备 2.2 查看效果 2.3 使用pivot_table(透视表)实现 5.12 案例 1 需求 2 实现 2.1 问题一： 完整机器学习项目的流程（拓展阅读） 独立同分布IID(independent and identically distributed) 1.独立同分布(i.i.d.) 2.简单解释 — 独立、同分布、独立同分布 3.机器学习领域的重要假设 4.目前发展 拓展阅读 1.6 模型评估 2 回归模型评估 3 拟合 1.7 Azure机器学习模型搭建实验 Azure平台简介 1.8 深度学习简介 1 深度学习 —— 神经网络简介 2 深度学习各层负责内容 2.1 库的安装 小结 机器学习基础环境安装与使用 2.2 Jupyter Notebook使用 一级标题 4 Jupyter Notebook中自动补全代码等相关功能拓展【了解】 3.1 Matplotlib之HelloWorld 1 什么是Matplotlib 3 实现一个简单的Matplotlib画图 — 以折线图为例 3.2 图形绘制流程： 3.3 折线图绘制与显示 4 认识Matplotlib图像结构(了解) 3.2 基础绘图功能 — 以折线图为例 1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 1.1 准备数据并画出初始折线图 1.2 添加自定义x,y刻度 1.3 中文显示问题解决 1.4 添加网格显示 1.5 添加描述信息 1.6 图像保存 2 在一个坐标系中绘制多个图像 2.1 多次plot 2.2 设置图形风格 2.3 显示图例 2.4 练一练 3 多个坐标系显示— plt.subplots(面向对象的画图方法) 4 折线图的应用场景 3.3 常见图形绘制 1 常见图形种类及意义 2 散点图绘制 4.1 Numpy优势 2 ndarray介绍 3 ndarray与Python原生list运算效率对比 Numpy 4.2 N维数组-ndarray 4.3 基本操作 1 生成数组的方法 1.1 生成0和1的数组 1.2 从现有数组生成 2 数组的索引、切片 3 形状修改 3.1 ndarray.reshape(shape, order) 4 类型修改 4.2 ndarray.tostring([order])或者ndarray.tobytes([order]) 4.3 jupyter输出太大可能导致崩溃问题【了解】 5 数组的去重 5.1 np.unique() 4.5 数组间运算 1 数组与数的运算 4.6 数学：矩阵 1 矩阵和向量 1.1 矩阵 1.2 向量 2 加法和标量乘法 3 矩阵向量乘法 5 矩阵乘法的性质 6 逆、转置 7 矩阵运算 7.1 矩阵乘法api： 5.2 Pandas数据结构 1.Series 2.DataFrame 3.MultiIndex与Panel 3.2 Panel 5.6 文件读取与存储 1 CSV 1.1 read_csv 2 HDF5 2.1 read_hdf与to_hdf 3 JSON 3.2 read_josn 案例 3.3 to_json

完整笔记资料代码：https://gitee.com/yinuo112/AI/tree/master/机器学习/嘿马机器学习（科学计算库）/note.md

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全套教程部分目录：

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机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位、目标

定位

作为人工智能领域(数据挖掘/机器学习方向)的基础，为长期从事人工智能方向打下坚实的基础。

目标

• 了解机器学习定义以及应用场景
• 掌握机器学习基础环境的安装和使用
• 掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析

1.1 人工智能概述

学习目标

• 了解人工智能在现实生活中的应用
• 知道人工智能发展必备三要素
• 知道人工智能和机器学习、深度学习三者之间的关系

1 人工智能应用场景

2 人工智能小案例

案例一：

参考链接：[

案例二：

参考链接：[

案例三：

查看更多：[

3 人工智能发展必备三要素：

• 数据
• 算法
• 计算力
• CPU,GPU,TPU

• 计算力之CPU、GPU对比：

• CPU主要适合I\O密集型的任务

• GPU主要适合计算密集型任务

• 提问：什么类型的程序适合在GPU上运行？

（1）计算密集型的程序。

所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。

（2）易于并行的程序。

GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。

CPU和GPU的区别：

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Google TPU 介绍：

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4 人工智能、机器学习和深度学习

• 人工智能和机器学习，深度学习的关系

• 机器学习是人工智能的一个实现途径

• 深度学习是机器学习的一个方法发展而来

4 小结

• 人工智能应用场景【了解】

• 网络安全、电子商务、计算模拟、社交网络 … ...

• 人工智能必备三要素【知道】

• 数据、算法、计算力

• 人工智能和机器学习，深度学习的关系【知道】

• 机器学习是人工智能的一个实现途径

• 深度学习是机器学习的一个方法发展而来

1.2 人工智能发展历程

学习目标

• 了解人工智能阶段发展历程

1 人工智能的起源

1.1 图灵测试

测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。

多次测试（一般为5min之内），如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

1.2 达特茅斯会议

1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，

​ 约翰·麦卡锡（John McCarthy）

​ 马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）

​ 克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）

​ 艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）

​ 赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：

用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。

会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：

​ 人工智能

因此，1956年也就成为了人工智能元年。

2 发展历程

人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：

• 第一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。

人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。

• 第二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。

• 第三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。

20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。

• 第四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。

随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。

• 第五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。

由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。

• 第六是蓬勃发展期：2011年至今。

随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。

3 小结

• 人工智能的起源【了解】

• 图灵测试

• 达特茅斯会议

• 人工智能的发展经历了六个阶段【了解】

• 起步发展期

• 反思发展期
• 应用发展期
• 低迷发展期
• 稳步发展期
• 蓬勃发展期

机器学习概述

学习目标

• 了解人工智能发展历程
• 了解机器学习定义以及应用场景
• 知道机器学习算法监督学习与无监督学习的区别
• 知道监督学习中的分类、回归特点
• 知道机器学习的开发流程

1.3 人工智能主要分支

学习目标

• 了解人工智能的主要分支

1 主要分支介绍

通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：

• 计算机视觉(CV)、
• 自然语言处理(NLP)

• 在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。

• 机器人

1.1 分支一：计算机视觉

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

当前阶段：

计算机视觉现已有很多应用，这表明了这类技术的成就，也让我们将其归入到应用阶段。随着深度学习的发展，机器甚至能在特定的案例中实现超越人类的表现。但是，这项技术离社会影响阶段还有一定距离，那要等到机器能在所有场景中都达到人类的同等水平才行(感知其环境的所有相关方面)。

发展历史：

1.2 分支二：语音识别

语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术。相反的任务(文本转语音/TTS)也是这一领域内一个类似的研究主题。

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