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[连载1]人工智能解惑进阶|伯克利AI课程

Alpha 安尔法智控Alpha工业物联 2024-07-03

课程笔记：机器学习基础week 1

PART.01

1:课程概念概述

PART.02

示例：2:分布和随机变量

PART.03

3:期望值和方差

PART.04

4:pandas简介

pandas数据结构：

DataFrame：用于处理表格数据。

Series：DataFrame的一列。

创建DataFrame：

PART.05

05：选择列

PART.06

6:pandas操作和绘图

课程笔记：机器学习基础week 2

1:均匀分布

代码示例：

2:均匀分布的Python实现

内容概要：

使用SciPy库的统计包SciPystats来处理概率分布。

介绍如何创建和使用均匀分布对象。

代码示例：

3:高斯分布

内容概要：

介绍了高斯分布（正态分布）的重要性及其广泛应用。

中心极限定理：无论原始数据分布如何，样本均值的分布将趋近于正态分布。

代码示例：

4:多元分布

内容概要：

学习多元随机变量及其分布。

介绍协方差矩阵，表示多元随机变量之间的关系。

代码示例：

5:协方差

内容概要：

使用pandas计算样本协方差矩阵和相关矩阵。

介绍Seaborn绘制更美观的图表。

代码示例：

6:相关性、条件概率和独立性

内容概要：

解释相关性矩阵和条件概率。

定义独立性，并讨论独立性的强条件。

代码示例：

```python

绘制条件概率分布

sns.histplot(data,x='Billlength',hue='Sex',element='step',stat='density',common_norm=False)

plt.show()

```

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Author

作者简介

作者：粟登洋

中国矿业大学(北京）人工智能硕士实习工程师

研究方向为选矿设备、选矿流程的智能化。本科期间曾获全国大学生数学竞赛二等奖、北京市大学生数学竞赛一等奖、矿大（北京）第九届力学竞赛二等奖、校奖学金等。研究生阶段，目前正参与节能减排大赛(基于AI 算法的磨矿功率优化）、挑战杯(ChatGPT+预测性维护)等多项赛事。

研究生导师：徐宏祥

中国矿业大学（北京）副教授博导

博士毕业于中国矿业大学，矿物加工工程专业（导师：刘炯天院士）。美国哥伦比亚大学，环境工程系联合培养博士（导师：Ponisseril Somasundaran 教授）。目前在中国矿业大学（北京）担任化环学院矿加系主任，博士生导师。曾主持多项国家/省级科研课题。主要研究方向包括：微细粒分选理论及选矿工艺、低品质煤高效分选过程强化、工业水处理、分子动力学模拟、矿物资源综合利用、矿物加工设备智能化等。