项目创建（一）

000 - 课程演示

100 - 课程说明

101 - 创建项目

102 - PyQt的使用

103 - 创建一个窗口

104 - 显示窗口

105 - 显示一个Label

106 - 创建画板

107 - 画板显示在面板上

108 - 添加布局

项目创建（二）

109 - 水平布局中的垂直布局

110 - 创建按钮的点击事件

111 - 创建画板

112 - 如何去画线

113 - 鼠标点击事件以及滑动事件

114 - 如何去画曲线

115 - 完成画图以及添加橡皮擦

116 - 如何清空画板

117 - 保存图片

118 - 使用UUID生成不同的文件名称

写逻辑回归分类算法（一）

201 - 写逻辑回归分类算法

202 - 处理灰度图像

203 - 说明X与Y

204 - 图片预处理

205 - 安装PIL引入Image

206 - 重置图片大小

207 - 读取图片并保存数据显示

208 - 对于汉字一的处理

209 - 汉字一的据中

210 - 读取文件夹中所有的文件

写逻辑回归分类算法（二）

211 - 得到X的数据集

212 - 得到X与Y

213 - 完成数据集的处理

214 - 完成工具类的书写

215 - 模型持久化

216 - 图片格式转换

217 - 查看绘制的图片

218 - 拿到绘画的图片汉字

219 - 开始预测

220 - 使用训练的数据集

写逻辑回归分类算法（三）

221 - 使用决策树预测

222 - 使用KNN预测

223 - 完成基本的案例

添加GUI中的下拉选选择算法（一）

301 - 添加GUI中的下拉选选择算法

302 - 在SubLayout中添加子布局

303 - 完成方向和算法的下拉选

304 - 判断用户选择的是哪个下拉选

305 - PyQt的文本输入框

306 - 设置输入框的高度

307 - 说明程序的使用

308 - 完成手写汉字识别案例

309 - 把代码大概过一遍

310 - 查看形状的数据集

添加GUI中的下拉选选择算法（二）

401 - 得到圆形数据

402 - 读取文件夹中的所有图片

403 - 完成读取所有形状数据

404 - 切割训练集和测试集

405 - 使用逻辑回归生成模型

406 - 使用决策树生成模型

407 - 完成三个模型的生成

408 - 添加其他的模型预测

409 - 增加函数的通用性

410 - 使用逻辑回归完成形状识别

添加GUI中的下拉选选择算法（三）

411 - 完成拓展形状识别

拓展手写数字识别

502 - 读取手写数字的数据

503 - 设置训练集测试集的大小

504 - 可视化手写数字

505 - 生成逻辑回归模型

506 - 生成剩下KNN与决策树的模型

507 - 使用模型去做预测

508 - 对于手写数字的特殊处理

509 - 完成手写数字的识别

510 - 完善函数增加判断

511 - 完成整个案例

SiKi学院

人工智障案例 - SimpleAI

本次课程是机器学习中算法的案例，老师会教大家使用PyQt，来制作桌面的应用程序，是人工智能的过渡课程，会使用KNN，逻辑回归，决策树三个算法来分别预测手写汉字，手写数字，以及形状的识别。希望大家能够喜欢

自然语言处理

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机器学习中算法的案例，老师会教大家使用PyQt，来制作桌面的应用程序，是人工智能的过渡课程，会使用KNN，逻辑回归，决策树三个算法来分别预测手写汉字，手写数字，以及形状的识别。

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创建GUI界面
创建画板
模型持久化
手写汉字预测
逻辑回归
KNN
决策树
形状预测
逻辑回归
KNN
决策树
手写数字预测
逻辑回归
KNN
决策树

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