🧠 Reality AI 工具从零到上手实战

📚 30章 · 完整目录

1 Reality AI初识

什么是Reality AI 核心功能概览与传统AI区别应用场景

系统要求软件下载安装注册登录界面初探

项目(Project) 工作流(Workflow) 节点(Node) 数据流(Data Flow)

4 第一个项目

创建项目添加节点连接节点运行与查看结果

支持格式(CSV/JSON/Excel) 数据源连接数据预览与清洗

6 数据预处理

缺失值处理数据标准化特征工程基础数据分割

7 可视化节点

折线图柱状图散点图热力图

描述性统计相关性分析假设检验基础 Reality AI实现

9 机器学习入门

监督 vs 非监督回归与分类模型选择指南

10 线性回归

原理简介搭建线性回归模型模型评估(R², MSE)

11 逻辑回归

分类问题基础逻辑回归节点配置混淆矩阵与ROC

12 决策树与随机森林

决策树原理随机森林集成参数调优实战

13 支持向量机(SVM)

SVM核心思想核函数选择在Reality AI实践

14 K近邻(KNN)与聚类

KNN分类 K-Means聚类肘部法则确定K值

15 神经网络基础

感知机多层感知机(MLP) 激活函数搭建简单网络

16 深度学习进阶

CNN概念 RNN简介深度学习模块

17 模型评估与验证

交叉验证过拟合与欠拟合学习曲线验证曲线

18 超参数调优

网格搜索随机搜索贝叶斯优化

19 特征选择

过滤法包裹法嵌入法自动特征选择

20 时间序列分析

时间序列基础移动平均指数平滑 ARIMA模型

21 自然语言处理(NLP)

文本预处理词袋模型 TF-IDF 情感分析实战

22 计算机视觉基础

图像加载预处理特征提取图像分类实现

23 模型部署

导出ONNX/PMML 创建API端点集成到Web应用

24 自动化机器学习(AutoML)

AutoML概念使用AutoML 自动特征工程与模型选择

25 工作流优化

并行执行缓存机制条件分支循环节点高级用法

26 版本控制与协作

项目版本管理团队协作评论与审核

27 自定义节点开发

Python脚本节点自定义函数封装为可复用节点

28 性能监控与日志

节点运行日志性能分析资源监控错误排查

29 实战项目一：客户流失预测

从数据到部署全流程

30 实战项目二：图像识别系统

端到端深度学习流水线