人工智能新手入門學習路線（機器學習，深度學習，神經網絡）第一階段

第一階段 機器學習原理及推薦系統實現 1:機器學習簡介 (1)理論 機器學習定義；機器學習行業應用舉例；機器學習任務：監督學習（分類、迴歸）、非監督學習（聚類、降維）、半監督學習、遷移學習、強化學習；機器學習算法的組成部分：目標函數（損失函數+正則）、優化方法；模型評估和模型選擇：模型複雜度、過擬合、交叉驗證、超參數空間、網格搜索…web (2）實戰 房價預測案例 數據集探索：單特徵分佈模擬及可視

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