录制人脸识别视频、采样准备工作、自定义人脸识别示例代码、人脸识别常见问题

本文系统介绍了数据可视化和数据预处理中的关键流程。数据可视化部分详细讲解了单一图表，以及多重图表的使用场景和方法。数据预处理探讨了数据清洗（错误值、缺失值、异常值、重复值处理）、数据降维（PCA、LDA、t-SNE）、数据变换（整合、规范化、标准化）以及数据集成，为构建高质量数据集提供全面指导。

特征选择是机器学习中的关键步骤，旨在从原始数据中筛选出最相关的特征，以提升模型性能、减少过拟合并降低计算复杂度。特征选择方法主要分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。

机器学习基础、Scikit-learn 机器学习库（安装）、机器学习的一般过程、（训练集、验证集和测试集）、机器学习常见名词、机器学习的预处理环节

在本次课程设计中，我们深入研究了基于机器学习的情感分析，特别关注了KNN（K-近邻）和GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）两种模型的应用与性能比较。通过构建情感分析系统，我们能够自动识别和分类文本数据中的情感倾向，这对于社交媒体监控、市场研究和客户反馈分析等领域具有重要价值。

k-medoids聚类算法、DBSCAN聚类算法、OPTICS聚类算法

样本及样本划分、利用Sklearn导入或创建数据集、数据预处理、数据降维

聚类的原理与实现、如何度量距离、层次聚类算法、DataFrame数据结构、k-means聚类算法

特征选择是机器学习中的关键步骤，旨在从原始数据中筛选出最相关的特征，以提升模型性能、减少过拟合并降低计算复杂度。特征选择方法主要分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。

机器学习基础、Scikit-learn 机器学习库（安装）、机器学习的一般过程、（训练集、验证集和测试集）、机器学习常见名词、机器学习的预处理环节