机器学习原理深度解析与Python实战全流程

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本课程涵盖KNN、线性/逻辑回归、决策树、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、BoostIng、PCA、聚类、HMM等近20类主流算法的深度解析，并通过实战案例，如泰坦尼克生还预测、房价预测、交易反欺诈等，帮助学员理解每个算法的核心思想、适用场景和优缺点。

课程内容包括：

01-课程内容和理念
02-数据概述：常见数据集、典型实例及如何使用
03-问题类型：分类、回归等
04-学习类型：监督、无监督、强化学习等
05-机器学习的常见误区和局限
06-线性与非线性回归、逻辑回归
07-决策树核心思想和原理
08-神经网络核心思想和原理
09-SVM核心思想和原理
10-贝叶斯方法核心思想和原理
11-集成学习核心思想和原理
12-聚类算法核心思想和原理
13-PCA核心思想和原理
14-概率图模型核心思想和原理

此外，课程还涉及Numpy基础与操作、MatpLotlib数据可视化、Anaconda图形化操作、JupytER No!tebook基础使用等技术支持内容。无论你是数据分析师、算法工程师，还是希望向人工智能领域转型的开发者，这门课程都将是你掌握机器学习必备技能的首选。