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一、环境搭建与准备
Anaconda集成环境安装(Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib)
库安装(OpenCV、PyAudio、librosa)
集成开发环境安装(VS code或PyCharm)
二、NumPy的使用以及机器学习中的数据
机器学习中的数据类型以及NumPy的使用
表格类型数据
图形、波形类型数据
文本类型数据
数据可视化与Matplotlib和OpenCV库的使用
实践练习:生成或录制声音并进行可视化
三、机器学习中的数据处理
基础数据可视化方法
可视化库的选择
表格数据特征以及可视化
图形数据特征以及处理方法
波形数据特征以及处理方法
实践练习:图像滤波算法实战(浮雕滤波、平均模糊、低通滤波、纵向边缘、横向边缘)
四、机器学习模型的构建与优化
一个简单的线性回归问题
多维建模以及优化问题
自编算法的难点
实践:获取近期股票数据进行预测