課程目標(biāo)：
本課程特點(diǎn)是從數(shù)學(xué)層面推導(dǎo)最經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及每種算法的示例和代碼實(shí)現(xiàn)（Python）、如何做算法的參數(shù)調(diào)試、以實(shí)際應(yīng)用案例分析各種算法的選擇等。
課程目錄：
第一課：機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)分析
第二課：概率論與貝葉斯先驗(yàn)
第三課：矩陣和線性代數(shù)
第四課：Python基礎(chǔ)
第五課：Python基礎(chǔ)2 – 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
第六課：Python基礎(chǔ)3 – 數(shù)據(jù)清洗和特征選擇
第七課：回歸
第八課：Logistic回歸
第九課：回歸實(shí)踐
第十課：決策樹和隨機(jī)森林
第十一課：決策樹和隨機(jī)森林實(shí)踐
第十二課：提升
第十三課：提升實(shí)踐
第十四課：SVM
第十五課：SVM實(shí)踐
第十六課：聚類（上）
第十七課：聚類（下）
第十八課：聚類實(shí)踐
第十九課：EM算法
第二十課：EM算法實(shí)踐
第二十一課：主題模型LDA
第二十二課：LDA實(shí)踐
第二十三課：隱馬爾科夫模型HMM
第二十四課：HMM實(shí)踐
