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机器学习入门   课程号:ml-01 分类:机器学习


课程说明:
    《机器学习入门》课程 适用于已完成 Python 的基本语法学习,开始学习构建模型的学员。
前期知识:
    (1)学习过《Python 基础》课程;
    (2)有相关的数学基础,最好有线性代数和微积分的基本概念。
课程目标:
    (1)学习机器学习的核心思想,构建你的第一个模型;
    (2)为《机器学习的可解释性》课程做准备;
    (3)为《机器学习基础》课程做准备;;
    (4)为《深度学习入门》课程做准备。

ml-01::  机器学习入门
序号 课节 课节名称
1 第1课 模型是如何工作的
2 第2课 模型是如何工作的_练习
3 第3课 基本数据探索
4 第4课 基本数据探索_练习
5 第5课 您的第一个机器学习模型
6 第6课 您的第一个机器学习模型_练习
7 第7课 模型验证
8 第8课 模型验证_练习
9 第9课 欠拟合和过拟合
10 第10课 欠拟合和过拟合_练习
11 第11课 随机森林
12 第12课 随机森林_练习
13 第13课 机器学习竞赛
14 第14课 机器学习竞赛_练习


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