OUCAILab‘s Book第一章第二章。

OUCAILab's Book 第一章：基础概念与技术框架

OUCAILab 的书籍第一章主要介绍了人工智能和机器学习的基础概念，包括算法分类、数据预处理方法以及常见的数学模型。以下为部分核心内容与代码示例。

数据预处理与特征工程

数据预处理是机器学习项目中的关键步骤，通常包括缺失值填充、标准化和编码分类变量。以下是一个基于 Python 和 scikit-learn 的示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 加载数据
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 处理缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data_numeric = imputer.fit_transform(data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']))

# 标准化数值特征
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data_numeric)

# 编码分类变量
encoder = OneHotEncoder()
data_categorical = encoder.fit_transform(data.select_dtypes(include=['object']))

监督学习算法示例

监督学习的经典算法包括线性回归和决策树。以下是一个线性回归模型的实现：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, target, test_size=0.2)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估
predictions = model.predict(X_test)

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OUCAILab's Book 第二章：深度学习与神经网络

第二章深入探讨了深度学习的基础，包括神经网络结构、反向传播算法和常见的优化技术。

神经网络基础实现

以下是一个用 TensorFlow 实现的简单全连接神经网络：

import tensorflow as tf
from tensorflow