Python是人工智能领域最受欢迎的编程语言之一，而机器学习是目前最热门的技术之一。本课程旨在让学生通过学习了解如何自学Python，并用通俗易懂的方式，介绍和讲解机器学习中的经典算法和案例，结合数学原理推导详解每一个复杂的算法。通过真实数据集的案例实战，帮助学生打下坚实的基础，为进一步学习人工智能和深度学习做好准备。
当今，Python成为了人工智能领域最为流行的编程语言之一，机器学习则是当前最为热门的技术之一。本章旨在为那些想要了解Python编程语言和机器学习的学习者提供指引和帮助。
1.如何自学Python 2.机器学习怎么学 3.大火的深度学习是什么
本章以Python为主导，目标在于快速学习Python语言。全程代码实战，使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。详细介绍与演Python数据科学需要学习的四大库为后续机器学习与数据挖掘打下基础。
1.Python必备基础 2.Python科学计算库-Numpy 3.数据分析处理库-pandas 4.可视化库Matplotlib 5.可视化库seaborn
本章内容涉及高等数学，线性代数，概率论与统计学，同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式，快速学习核心知识点。课程章节内容较多，零基础同学按顺序学习即可，有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习！
1.高等数学基础 2.微积分 3.泰勒公式与拉格朗日 4.线性代数基础 5.特征值与矩阵分解 6.随机变量与概率估计 7.概率论基础 8.数据科学必懂的几种分布 9.核函数变换 10.熵与激活函数 11.回归分析 12.假设检验 13.相关分析 14.方差分析 15.聚类分析 16.贝叶斯分析
课程讲解以机器学习中的经典算法为核心，通俗易懂的讲解每一个算法原理，再配上实例分析，最后完成整个算法的代码实现，帮助学习者轻松学习机器学习中的经典算法，真正入门机器学习领域。
1.数据分析可视化工具及模块 2.机器学习的经典算法 3.机器学习算法原理推导与实例
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