【课程内容】 第一阶段：Python数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段：机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 Xgboost 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 Word2Vec 第三阶段：机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python

*AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

这是一篇决策树学习的经典案例分析，该案例详细分析了移动客户行为特征，有利于读者掌握决策树分析思想，深入剖析决策树算法的功能特性