学习本课程，你将会有以下收获，可掌握核心能力有掌握机器学习中处理数据的方法、理解经典的机器学习算法原理、掌握机器学习中工作的具体流程。可解决的现实问题有把实际工作、生活中遇到的问题转换为可以用机器学习解决的模型、实现针对不同问题，选择不同算法模型，同时在该模型的基础上，对该算法进行调优。课程亮点主要是课程由浅到深，由原理到实践，适合零基础入门学习。结合实际案例，培养解决实际问题的能力。
课程目录
1. 了解人工智能基本概念
2. 掌握matplotlib的基本使用
3. 掌握Numpy的基本使用
4. 掌握pandas的基本使用
5. 掌握Seaborn的基本使用
6. 熟悉人工智能中常用的数学
7. 熟悉KNN算法实现过程及其原理
8. 熟悉线性回归算法实现过程及其原理
9. 熟悉逻辑回归算法实现过程及其原理
10. 熟悉决策树算法实现过程及其原理
11. 熟悉朴素贝叶斯算法实现过程及其原理
12. 熟悉SVM算法实现过程及其原理
13. 熟悉HMM算法实现过程及其原理
14. 熟悉集成学习基本分类以及经典算法
15. 熟悉xgboost、lightGBM算法实现过程及其原理
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