内容涵盖了 KNN、线性/逻辑回归、决策树、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、Boosting、PCA、聚类及HMM 等近二十种主流算法，并配以泰坦尼克生还预测、房价预测和反欺诈等实战案例，帮助学员理解每个算法的核心理念及其适用场景，并通过代码实践加深理解。

无论你是数据分析师，还是希望转向人工智能领域的开发者，这门课程都是你掌握机器学习必备技能的首选。

课程目录包括：

• 介绍机器学习的基本概念和方法论
• 探索不同类型的常见数据集及使用方法
• 研究分类与回归等具体问题类型
• 了解监督学习与无监督学习的区别
• 解析机器学习中的常见误解及其局限性
• 深入技术栈和技术工具的使用技巧
• Numpy 数组运算与统计分析方法详解
• Numpy 数组的索引与排序操作指南
• Matplotlib 数据可视化基础入门
• Anaconda 的图形化操作步骤说明
• Jupyter Notebook 的基本使用教程及其高级技巧讲解

Numpy 基础：安装与性能对比；Numpy 数组创建与特定数组类型；基础索引及切片操作；重要数组合并与拆分技巧；KNN 算法核心思想和分类任务代码实现；数据集划分原则；模型评价指标解析；超参数设置方法；特征归一化的重要性；KNN 回归任务代码实现及其优缺点分析。

SVM 优缺点及适用条件详解，硬间隔 SVM 和软间隔 SVM 实现代码解析，线性 SVM 分类任务代码实现，非线性 SVM 核技巧的应用实例，SVM 核函数详解及其回归任务代码实现。

贝叶斯方法的核心思想和原理介绍，朴素贝叶斯分类算法应用实例及其实现代码解析，多项式朴素贝叶斯的应用场景及相关实现。

集成学习的核心思想和原理讲解，集成学习的多种策略如 Bagging 和 OOB 方法实现细节以及随机森林的详细解释。Boosting 方法的应用背景及 Stacking 方法的具体描述。集成学习的整体优缺点评估。

聚类算法的基本原理介绍以及 k-means 和分层聚类的具体应用示例。聚类算法的各种实现方式及其评估方法解析。聚类算法的实际应用场景包括其优点和局限性探讨。

Pca 的核心思想及相关求解算法解释。PCA 算法的具体实施步骤以及降维任务的实际应用实例。PCA 在数据降噪中的实际应用案例及其在人脸识别方面的应用举例分析。主成分分析法的优点和局限性评估。

Hmm 概率图模型的基础知识介绍及相关参数估计技术如 EM 算法详解。隐马尔可夫模型在实际问题中的应用示例及其优缺点讨论。

• Titanic 生还预测实战项目演示;









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此课程内容全面且实践性强，适合各类背景的学习者深入了解并掌握机器学习的关键概念和技术。

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