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《机器学习必修经典算法与 Python 实战》是一门系统化的机器学习学习路径课程，涵盖从基础概念到高级算法的完整知识体系。课程将理论与实战紧密结合，深入讲解 KNN、线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等经典算法，并通过 Python 代码带你完成泰坦尼克生还预测、房价预测和交易反欺诈等真实项目。无论你是零基础入门，还是希望提升数据分析与 AI 建模能力，都能在本课程中收获系统知识与宝贵的实战经验。 ▪fr▂om w ww.y‥un‥pan﹏zi yu‥an.co m

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课程大纲 ▪fr▂om w ww.y‥un‥pan﹏zi yu‥an.co m

第一部分：机器学习基础与概念

• 机器学习定义与分类：全面理解监督学习、无监督学习、强化学习等核心概念。

• 常见数据集与数据特征：掌握数据处理的基础，了解不同类型的数据特征。

• 机器学习常见误区与局限：建立科学的认知，规避学习与应用中的常见陷阱。

第二部分：环境与工具

• 技术栈介绍：概览课程所使用的关键技术与库。

• Anaconda图形化与命令行操作：手把手教你搭建开发环境。

• Jupyter Notebook基础与高级技巧：掌握交互式编程的最佳实践。

• NumPy数组操作、矩阵运算与数据可视化（Matplotlib）：为你打下数据处理与分析的坚实基础。

第三部分：经典算法与实战

• KNN算法：原理、分类与回归任务实现，以及特征归一化与超参数调优。

• 线性回归与逻辑回归：深入理解原理、Python 代码实现、多分类策略与评价指标。

• 模型优化：学习损失函数、梯度下降、过拟合与欠拟合，以及正则化（LASSO、岭回归）等核心优化技巧。

• 决策树：掌握信息熵、基尼系数、剪枝，并应用于分类与回归任务。

• 神经网络：讲解激活函数、正向与反向传播、梯度优化，以及梯度消失与爆炸等关键理论。

• SVM支持向量机：学习硬间隔、软间隔、核技巧，并应用于分类与回归任务。

• 贝叶斯方法：解析朴素贝叶斯、多项式贝叶斯的优缺点。

• 集成学习：深入理解 Bagging、随机森林、Boosting、Stacking 等集成学习方法。

• 聚类算法：掌握 k-means、分层聚类，并学会聚类评估。

• PCA降维：学习原理、算法实现，并应用于人脸识别与数据降噪。

• 概率图模型：探索 EM 算法、隐马尔可夫模型等高级算法。

第四部分：项目实战

• 泰坦尼克生还预测：利用真实数据集，完成分类预测任务。

• 房价预测：掌握回归算法，解决实际的预测问题。

• 交易反欺诈检测：应用机器学习技术，在金融风控领域进行实战。

• 深入研究机器学习的方向与建议：为你的未来学习和职业发展提供清晰指引。

课程收益

• 全面掌握核心算法：系统学习监督学习、无监督学习、深度学习等核心知识，构建完整的知识体系。

• 提升代码实战能力：通过 Python 实现各类算法，掌握从数据处理到模型落地的全流程。

• 增强数据分析与建模能力：能够独立完成预测、分类、聚类等任务，并优化模型性能。

• 解决实际业务问题：将算法应用到金融风控、电商推荐、图像识别等真实场景中。

• 建立完整的机器学习思维：从理论推导到应用实践，培养系统化的 AI 思维方式。

适合人群

• 零基础入门者：对 AI 与机器学习感兴趣，希望快速入门并掌握实战技能。

• 数据分析师与工程师：想提升算法能力、扩展模型优化与预测分析技能。

• Python开发者：希望将编程能力延伸到人工智能与数据科学领域。

• 高校学生与研究人员：希望在科研或竞赛中应用机器学习技术。

• 转型AI岗位的职场人士：想抓住人工智能发展机遇，进入数据与算法相关领域。

夸克：https://pan.quark.cn/s/a82891a61253

天翼：https://cloud.189.cn/t/euYbeyMjEbUr