课程介绍
课程从数学分析、概率论、贝叶斯先验、矩阵与线性代数讲起，结合 Python 基础、常用库、数据清洗和特征选择进入机器学习算法实践。
算法部分覆盖回归、Logistic 回归、决策树与随机森林、提升、SVM、聚类、EM、主题模型和 HMM，并安排相应代码实践。分享包含 26 个 FLV 视频文件，其中“聚类上”有同名副本，目录合并展示为 25 项；运行环境以录制版本为准。
网盘说明：本课程为夸克网盘资源。
课程目录
数学与Python准备
00.机器学习的代码实践
01.机器学习与数学分析
02.概率论与贝叶斯先验
03.矩阵和线性代数
04.Python基础
05.Python库
06.数据清洗和特征选择
经典算法与代码实践
07.回归
08.Logistic回归
09.回归实践
10.决策树和随机森林
11.决策树和随机森林实践
12.提升
13.提升实践
14.SVM
15.SVM实践
16.聚类上
17.聚类下
18.聚类实践
19.EM算法
20.EM算法实践
21.主题模型
22.主题模型实践
23.HMM周末线下课
24.HMM实践
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