Python机器学习深度学习与数据分析——课程【3月27日】

第一讲：

Python数据分析与机器学习编程基础

1.开发环境配置

（1）Python安装与版本管理

（2）JupyterNotebook配置与使用

（3）常用IDE（VSCode/PyCharm）设置

（4）虚拟环境管理与依赖包安装

2.Python核心编程

（1）基本数据类型与运算符

（2）组合数据类型（列表、元组、字典、集合）

（3）控制结构（if/else/while/for）

（4）函数定义与参数传递

（5）异常处理与调试技巧

3.数据处理核心库

（1）Numpy：多维数组操作

（2）Pandas：数据框操作

（3）Matplotlib：基础绘图

（4）Seaborn：高级可视化

（5）Scikit-learn：机器学习接口

第二讲：

数据分析流程与大模型辅助方法

1.数据分析方法论

（1）CRISP-DM流程详解

（2）机器学习任务分类（监督/无监督/强化）

（3）模型评估指标体系

（4）交叉验证与过拟合防止

2.大模型基础概念

（1）Transformer架构原理

（2）预训练与微调机制

（3）主流大模型对比（GPT/Claude/文心一言）

（4）大模型在数据分析中的定位

3.大模型辅助实践

（1）Prompt工程基础

（2）大模型辅助数据理解

（3）大模型生成分析代码

（4）大模型优化算法选择

（5）大模型解释分析结果

第三讲：

数据探索与预处理

1.数据质量评估

（1）缺失值检测与处理策略

（2）异常值识别与处理方法

（3）数据一致性检查

（4）大模型辅助数据质量评估

2.特征工程基础

（1）数值特征标准化

（2）类别特征编码

（3）特征构造与变换

（4）大模型建议特征工程方法

3.数据探索与降维

（1）单变量与多变量分析

（2）相关性分析与可视化

（3）主成分分析（PCA）应用

（4）t-SNE与UMAP高维可视化

（5）大模型辅助模式发现

第四讲：

经典机器学习模型应用

1.线性模型

（1）线性回归原理

（2）逻辑回归分类

（3）正则化方法（L1/L2）

（4）梯度下降优化

2.树模型与集成学习

（1）决策树算法

（2）随机森林原理

（3）XGBoost与LightGBM

（4）集成学习策略

3.大模型辅助建模

（1）大模型生成模型代码

（2）大模型建议超参数范围

（3）大模型解释模型行为

（4）大模型优化模型结构

第五讲：

特征工程与模型可解释性

1.特征选择方法

（1）过滤式特征选择

（2）包裹式特征选择

（3）嵌入式特征选择

（4）大模型辅助特征重要性评估

2.模型可解释性

（1）SHAP值原理

（2）LIME局部解释

（3）特征重要性可视化

（4）大模型生成解释报告

3.高级特征工程

（1）时间序列特征构造

（2）文本特征提取

（3）图像特征工程

（4）大模型辅助特征创新

第六讲：

无监督学习与关联分析

1.聚类分析

（1）K-means聚类原理

（2）DBSCAN密度聚类

（3）层次聚类方法

（4）聚类质量评估

（5）大模型辅助聚类算法选择

2.关联规则挖掘

（1）Apriori算法原理

（2）FP-Growth算法

（3）关联规则评估指标

（4）购物篮分析案例

3.异常检测

（1）基于统计的异常检测

（2）基于距离的异常检测

（3）基于密度的异常检测

（4）大模型辅助异常模式识别

第七讲：

深度学习基础与应用

1.神经网络基础

（1）感知机与多层网络

（2）激活函数选择

（3）损失函数设计

（4）反向传播算法

（5）优化器选择

2.卷积神经网络

（1）CNN架构原理

（2）卷积与池化操作

（3）经典CNN模型

（4）图像分类应用

3.循环神经网络

（1）RNN基本结构

（2）LSTM与GRU

（3）时间序列预测

（4）自然语言处理应用

4.大模型辅助深度学习

（1）大模型生成DL代码

（2）大模型建议网络结构

（3）大模型优化训练参数

（4）大模型解释DL模型

第八讲：

文本分析与自然语言处理

1.文本预处理

（1）文本清洗与标准化

（2）中文分词技术

（3）停用词过滤

（4）词性标注与命名实体识别

2.文本表示方法

（1）词袋模型（BoW）

（2）TF-IDF加权

（3）Word2Vec词向量

（4）BERT嵌入表示

3.文本分析应用

（1）文本分类模型

（2）情感分析方法

（3）主题建模（LDA）

（4）文本摘要生成

4.大模型赋能NLP

（1）大模型生成文本特征

（2）大模型辅助文本分类

（3）大模型进行情感分析

（4）大模型生成文本摘要

第九讲：

图神经网络与复杂数据分析

1.图数据基础

（1）图的基本概念

（2）图的表示方法

（3）图数据库介绍

（4）图算法基础

2.图神经网络模型

（1）图卷积网络（GCN）

（2）图注意力网络（GAT）

（3）图同构网络（GIN）

（4）图采样方法

3.图神经网络应用

（1）节点分类任务

（2）图分类任务

（3）链接预测任务

（4）社区发现应用

4.大模型辅助图分析

（1）大模型理解图结构

（2）大模型建议GNN架构

（3）大模型优化图嵌入

（4）大模型解释图模型

第十讲：

综合实战与项目部署

1.完整项目流程

（1）业务问题定义

（2）数据收集与清洗

（3）特征工程与建模

（4）模型评估与选择

（5）部署与监控

2.大模型辅助全流程

（1）大模型辅助问题分析

（2）大模型生成处理代码

（3）大模型优化模型选择

（4）大模型生成部署脚本

3.项目部署实践

（1）模型序列化与加载

（2）API接口开发

（3）容器化部署

（4）性能监控与更新

4.最佳实践总结

（1）大模型使用规范

（2）数据安全与隐私

（3）成本控制策略

（4）持续学习路径

第十一讲：

答疑讨论

1.关键问题解析

2.相关学习资料分享与拷贝

3.建立微信学习群提供长期免费技术答疑