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下面是一个详细且系统的人工智能学习框架，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面。这个框架包括理论学习、编程实践、项目实战和资源推荐。为了帮助你更好地理解和应用，我会提供一些具体的代码示例。

人工智能学习框架

1. 基础理论

1.1 数学基础

• 线性代数：向量、矩阵、特征值和特征向量
• 概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、假设检验
• 微积分：导数、梯度、积分

1.2 计算机科学基础

• 数据结构：数组、链表、树、图
• 算法：排序、搜索、动态规划
• 编程语言：Python（常用的人工智能开发语言）

1.3 机器学习基础

• 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机
• 无监督学习：聚类、降维（PCA）
• 强化学习：Q-Learning、深度Q网络

2. 编程实践

2.1 Python编程基础

• 基本语法：变量、数据类型、控制结构
• 函数和模块：定义函数、导入模块
• 数据处理：NumPy、Pandas

2.2 数据处理

• 数据清洗：处理缺失值、异常值
• 数据预处理：标准化、归一化
• 数据可视化：Matplotlib、Seaborn

2.3 机器学习实践

• 线性回归：使用Scikit-learn
• 分类算法：逻辑回归、K近邻
• 聚类算法：K-means

3. 项目实战

3.1 项目1：房价预测

• 数据集：使用波士顿房价数据集
• 目标：预测房价
• 步骤࿱