機器學習快速入門

1、課程介紹 學習前提  對微積分，線性代數，概率論的基本知識有一定了解 有一定編程基礎（最好是Python） 學習目標  理解機器學習的概念、原理、常用算法 學會對原始數據的預處理 學會使用Python語言和相關的機器學習庫 學會使用常用算法和應用框架解決實際問題 課程安排  基本介紹 基本概念 監督學習 非監督學習 2、機器學習 概念  多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、算法複雜度理

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