红足一一世72ty近年来，Python编程语言受到越来越多研究人员的青睐，并在多种编程语言排行榜中不断夺冠。同时，随着深度学习的飞速发展，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础。因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，能够使用Python构建实际的机器学习模型，是人工智能相关研究的前提和基础。以实际案例的形式，介绍如何提炼创新，如何发表高水平论文等相关经验。旨在帮助掌握Python编程的基本知识和技能，特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、组优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN）、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost和LightGBM等）、聚类分析（K-means、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理和Python代码实现方法。从“基础编程→机器学习→代码实现”逐步掌握。分类和识别（KNN）、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost和LightGBM等）、聚类分析（K-means、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤，Apriori算法）基本原理和Python代码实现方法。从“基础编程→机器学习→代码实现”逐步掌握。分类和识别（KNN）、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost和LightGBM等）、聚类分析（K-means、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤，Apriori算法）基本原理和Python代码实现方法。从“基础编程→机器学习→代码实现”逐步掌握。
一：Python编程基础与进阶
Python 编程入门
1、Python环境搭建（下载、安装、版本选择）。
2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter……）
3. Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、列表和元组、条件判断、循环、函数定义和调用等）
4. 常见错误及程序调试
5、第三方模块的安装和使用
6.文件读写（I/O）
7. 实践练习
Python 高级和改进
1. Numpy模块库（Numpy安装；ndarray类型属性和数组创建；数组索引和切片；Numpy常用功能介绍和使用）
2. Pandas模块库（DataFrame数据结构、表格转换、排序、拼接、融合、分组操作等）
3、Matplotlib基础图形绘制（折线图、柱形图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）
4.图形样式美化（颜色、线型、标记、字体等属性的修改）
5.图形布局（多个子图，规则和不规则布局，在画布上任意位置添加轴）
6.高级图形绘制（3D图、等高线图、棉签图、哑铃图、漏斗图、树图、华夫图等）
7.坐标轴的高级应用（共享绘图区坐标轴、坐标轴比例样式设置、坐标轴显示控制、坐标轴位置移动）
8. 实践练习
二：特征工程
数据清洗
1.描述性统计分析（数据频率分析：统计直方图；数据集中趋势分析：算术平均数、几何平均数、众数、极差和四分位数、均值差、标准差、离散系数；数据分布：偏度系数、峰度；数据相关分析：相关系数）
2.数据标准化和规范化（为什么需要标准化和规范化？）
3. 缺失值处理（删除、填充）
4. 实践
可变降维
一、主成分分析（PCA）的基本原理
2.偏最小二乘法（PLS）的基本原理
三、案例实践
4. 实践
特征选择
1、常用的特征选择方法（优化搜索、Filter和Wrapper等；前向和后向选择方法；区间方法；无信息变量消除方法；正则稀疏优化方法等）
2.案例实践
3. 实践
三：回归拟合模型
组优化算法
1、遗传算法（GA）的基本原理（以遗传算法为代表的群体优化算法的基本思想是什么？目前国内外的研究热点有哪些？）
2.遗传算法的Python代码实现
3.案例实践1：一元函数的优化计算（最大值和最小值）
4.案例实践2：离散变量的优化计算（基于遗传算法的特征变量选择）
5. 实践练习
线性回归模型
1、单变量线性回归模型和多元线性回归模型（回归参数估计、回归方程显着性检验、残差分析）
2.岭回归模型（工作原理，岭参数k的选取，带岭回归的变量选取）
3. LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调整）
4. Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调整）
五、案例实践
6. 实践练习
前向神经网络
1、BP神经网络的基本原理（人工智能的发展经历了哪些波折？人工神经网络有哪些分类？BP神经网络的拓扑和训练过程是怎样的？梯度下降是什么？方法？BP神经网络建模的本质是什么？）
2. BP神经网络的Python代码实现（如何划分训练集和测试集？为什么需要归一化？归一化有必要吗？什么是梯度爆炸和梯度消失？）
3. BP神经网络参数优化（隐藏层神经元个数、学习率、初始权重和阈值等如何设置？什么是交叉验证？）
4.几个值得研究的问题（欠拟合和过拟合、泛化性能评价指标设计、样本不平衡问题等）
5. 极限学习机 (ELM) 的工作原理
6、案例演示
7. 实践练习
四：分类识别模型
KNN、贝叶斯分类和支持向量机
1.KNN分类模型（KNN算法的核心思想，距离测量方法的选择，K值的选择如何构建预测模型，分类决策规则的选择）
2.朴素贝叶斯分类模型（BernoulliNB、朴素贝叶斯-like CategoricalNB、高斯朴素贝叶斯besfGaussianNB、多项朴素贝叶斯MultinomialNB、Complementary Naive Bayes ComplementNB）
3、SVM的工作原理（SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？除此之外，你还能帮我们做什么？）
4.案例实践
5. 实践练习
决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost
1、决策树的工作原理（灵感来自微软小兵的读心术；什么是信息熵和信息增益？ID3算法和C4.5算法的区别和联系）；除了构建模型，决策树还可以帮助我们做什么呢？
2、随机森林的工作原理（为什么需要随机森林算法？广义和狭义的“随机森林”指的是什么？“随机”体现在哪里？随机森林的本质是什么？如何可视化并解释随机森林的结果？）
3. AdaBoost 与 Gradient Boosting 的工作原理
4、常用GBDT算法框架（XGBoost、LightGBM）
五、案例实践
6. 实践练习
五：聚类分析算法
K-Means、DBSCAN、分层聚类
一、K-means聚类算法的工作原理
2. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法的工作原理
三、层次聚类算法的工作原理
四、案例说明
5. 实践练习
六：关联分析算法
关联规则协同过滤Apriori算法
1.关联规则算法是如何工作的
2.协同过滤算法的工作原理
三、Apriori算法的工作原理
四、案例说明
5. 实践练习
七：总结
一、信息检索及常用科研工具
1、如何无障碍访问谷歌、YouTube等网站？（谷歌访问助手、VPN等）
2.如何查文件？我们如何跟踪最新的论文？
3.如何使用谷歌学术和ResearchGate
4. 我应该去哪里找到支持论文的数据和代码？
5. 使用文档管理工具（Endnote、Zotero等）
6、当代码出现错误时如何构建预测模型，如何高效解决？
7. 实践练习
总结与问答讨论
1. SCI不同部门的论文有什么区别？你知道为什么你的纸看起来这么薄吗？
2、从审稿人的角度来看，SCI期刊论文需要具备哪些要素？（审稿人的关注点是什么？如何回应审稿人的意见？）
3、如何提炼和挖掘创新？（如果很难在算法层面做原创工作，如何结合自己的实际问题来提取和挖掘创新？）
4、相关学习资料的分享和复制（书籍推荐、在线课程推荐等）
5.问答讨论（提前准备问题）
