機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
【課程目錄】
向量介紹
向量講解
線性回歸
邏輯回歸
樸素貝葉斯
決策樹
K-means算法
關聯(lián)規(guī)則
協(xié)同過濾推薦
神經網絡
機器學習算法與代碼解析 視頻、課件、代碼、數據
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