3的直播课程核心知识点总结

课程亮点

本次直播围绕三大模块展开，包含：基础理论、实践案例和互动答疑三个部分。

1.1 基础理论框架

课程系统梳理了以下核心概念：

• 数据采集方法论
• 智能分析模型
• 可视化呈现技巧

1.2 实践案例解析

重点知识回顾

2.1 数据预处理原则

需遵循：完整性、一致性和准确性三原则，具体包括：

• 缺失值处理（均值/中位数/插值法）
• 异常值检测（Z-score/3σ原则）
• 数据标准化（Z-score标准化）

2.2 模型评估指标

推荐使用以下评估体系：分类问题优先考虑准确率、召回率、F1值；回归问题侧重MAE、RMSE、R²指标。

常见问题解答

3.1 算法选择困惑

建议根据场景选择：逻辑回归适用于线性关系，随机森林适合高维数据，神经网络处理复杂非线性问题。

3.2 工具链推荐

• Python生态（Pandas/Scikit-learn）
• 可视化工具（Tableau/Power BI）
• 版本控制（Git/GitHub）

学习资源

推荐延伸阅读：《机器学习实战》（Peter Harrington著）和《Python数据科学手册》（Jake VanderPlas著）。