课程介绍

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本课程从Python基础编程到机器学习实战，面向零基础学员

机器学习数学基础、Python基础、机器学习算法（线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法），

机器学习项目实战（Kmeans篮球数据分析、贝叶斯算法训练）、推荐算法、项目实战。

适合人群

从零开始快速入门和深入机器学习的全部知识

课程目标

从零开始快速入门和深入机器学习的全部知识

系统全面的了解机器学习的内容

数学基础、Python基础、机器学习算法、推荐算法、项目实战

课程大纲

什么是机器学习 06:35           免费试听
    python数据类型 51:15
    python 运算符 18:08
    python字符串 29:28
    机器学习-线形代数 15:36
    机器学习-概率 06:48
    nump数组 08:39
    nump索引 11:05
    nump 统计 04:49
    06数组的乘积 01:44
    最优化 06:00
    常用术语 04:33
    KNN原理 16:22
    KNN算法 10:56
    线形回归 09:03
    线形回归算法 13:29
    线形回归代码 20:47
    逻辑回归 32:10
    逻辑回归的代码实现 21:19
    决策数的构建 17:30
    决策数简述 09:53
    决策数熵的原理10:25