【课程总结】Day6（上）：机器学习项目实战--外卖点评情感分析预测
详解机器学习外卖点评情感预测项目，从数据加载、汉字向量化到分类模型构建的完整实战流程与Python代码实现。
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【课程总结】Day5（下）：PCA降维、SVD分解、聚类算法和集成学习
深入解析机器学习线性回归和逻辑回归的核心原理，对比分类与回归任务差异，附KNN、决策树等实战代码示例
AutoDL平台的使用指南
租用AutoDL算力云GPU服务器，无需配置本地环境即可快速使用PyTorch进行深度学习开发，按量计费2元/小时。
【课程总结】Day5（上）：科学计算神器Numpy、Pytorch和数据预处理
详解Numpy矩阵的创建、操作、堆叠拼接方法，并介绍Pytorch安装与GPU加速计算基础，附完整代码示例。
【课程总结】Day4：信息论和决策树算法
本文讲解信息论中熵的概念及计算方法,以及如何通过快速降熵构建决策树实现数据分类预测。
【课程总结】Day3：概率和贝叶斯算法
【重拾数学知识】向量、内积、余弦定理
系统梳理向量、内积、投影及正余弦定理等高中数学知识，解释其在机器学习余弦相似度计算中的应用原理。
【课程总结】Day2：KNN算法
机器学习入门必学！KNN算法原理讲解+鸢尾花分类实战，基于sklearn完整实现分类任务，新手也能快速上手。
【课程总结】Day1：人工智能的核心概念
详解机器学习定义、算法模型区别、传统算法与AI算法对比，附项目流程指南，帮助零基础快速理解人工智能核心概念。
