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监督学习分类回归与异常检测

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 监督学习在机器学习中的定位
课程导入学习目标
02
监督学习基础
输入输出空间 · 特征与标签 · 训练集与测试集
监督学习基础输入输出空间
03
数据预处理与特征工程
数据清洗 · 缺失值处理 · 标准化与归一化
数据预处理特征工程
04
模型评估与选择
交叉验证 · 性能度量（准确率 · 精确率
模型评估选择
05
线性回归
最小二乘法 · 梯度下降 · 多元线性回归
线性回归最小二乘法
06
逻辑回归与分类基础
逻辑回归原理 · 决策边界 · 多分类策略（OvR
逻辑回归分类基础
07
K近邻算法
距离度量 · K值选择 · 加权投票
K近邻算法距离度量
08
决策树
信息增益 · 基尼指数 · 剪枝策略
决策树信息增益
09
集成学习之Bagging
Bootstrap采样 · 随机森林原理 · 特征随机性
Bagging集成学习之
10
集成学习之Boosting
AdaBoost · 梯度提升（GBDT） · XGBoost
Boosting集成学习之
11
支持向量机
最大间隔 · 核技巧 · 软间隔
支持向量机最大间隔
12
朴素贝叶斯
贝叶斯定理 · 高斯/多项式/伯努利模型 · 平滑处理
朴素贝叶斯贝叶斯定理
13
神经网络与深度学习入门
感知机 · 多层感知机 · 激活函数
神经网络深度学习入门
14
分类实战项目
使用Scikit-learn构建端到… · 包括数据探索 · 特征工程
分类实战项目Scikit-learn
15
回归实战项目
房价预测或销售预测 · 涵盖线性回归 · 决策树回归
回归实战项目房价预测或销售预…
16
异常检测概述
异常检测定义 · 类型（点异常 · 上下文异常
异常检测概述异常检测定义
17
基于统计的异常检测
高斯分布 · Z-score · Grubbs检验
基于统计的异常检…高斯分布
18
基于距离的异常检测
K近邻距离 · 局部离群因子（LOF） · 基于聚类的异常检测（DBSCAN
基于距离的异常检…K近邻距离
19
基于树模型的异常检测
孤立森林（Isolation For… · 随机森林的异常评分 · 扩展与变体
基于树模型的异常…Isolation
20
基于重建的异常检测
PCA重建误差 · 自编码器（Autoencoder） · 异常分数计算
基于重建的异常检…PCA
21
异常检测实战项目
网络入侵检测或工业设备故障检测 · 使用多种方法对比并评估（PR曲线 · ROC）
异常检测实战项目网络入侵检测或工…
22
分类与回归中的常见问题
类别不平衡 · 样本权重 · 异常值影响
分类回归
23
模型调参与超参数优化
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯优化
模型调参超参数优化
24
模型部署与监控
模型序列化 · API服务 · 在线学习
模型部署监控
25
案例研究
金融风控中的信用评分（分类） · 推荐系统中的评分预测（回归） · 交易欺诈检测（异常检测）
案例研究金融风控
26
案例研究
医疗诊断中的疾病预测（分类） · 患者住院时长预测（回归） · 医疗设备异常告警（异常检测）
案例研究医疗诊断
27
案例研究
制造业质量检测（分类） · 供应链需求预测（回归） · 生产线异常检测（异常检测）
案例研究制造业质量检测
28
综合实战
构建一个多任务系统 · 同时完成分类 · 回归和异常检测（如智能运维平台）
综合实战构建一个多任务系…
29
前沿与扩展
半监督学习 · 主动学习 · 迁移学习在监督任务中的应用
前沿扩展
30
课程总结与进阶路径
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径