价格： 39 学币
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适合人群及技术储备要求： 如果你对机器学习感兴趣，想从业于机器学习，或是准备参加机器学习相关比赛，本课程非常适合你
学前必备技术： Python3基础语法 具备高等数学，线性代数，概率论基本知识 课程对机器学习基础知识要求是0基础
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课程结业学员评价：
我很少来打分的，不过这个课是真的好，波波老师回答问题的速度无敌快，就在刚刚问的一个问题，11秒就回答了，难得为学员着想的老师，真的是太棒了！这门课的质量也是很高的，我之前有深度学习的基础，but机器学习只了解一点点皮毛，建议想走深度学习这块的同学，先学习这门课，再去学习tensorflow的深度学习框架。给波波老师打call！
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 试看
第2章 机器学习基础
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
第5章 线性回归法
第6章 梯度下降法
第7章 PCA与梯度上升法
第8章 多项式回归与模型泛化
第9章 逻辑回归
第10章 评价分类结果
第11章 支撑向量机 SVM
第12章 决策树
第13章 集成学习和随机森林
第14章 更多机器学习算法
