
机器学习是人工智能领域的核心分支,它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策,而无需被明确编程。在当今这个数据驱动的时代,机器学习技术正在深刻改变我们的生活和工作方式。从个性化的音乐推荐到智能语音助手,从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助,机器学习的应用无处不在。这门课程将带领我们从零开始,系统地学习机器学习的基础理论、核心算法和实际应用,掌握让计算机从经验中学习的核心原理。
本课程采用循序渐进的方式,从最基础的线性回归开始,逐步深入到神经网络、支持向量机等高级主题。课程涵盖监督学习(线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机)、无监督学习(聚类、降维、异常检测)、推荐系统、大规模机器学习以及实际应用案例等18个完整章节。每个章节都会结合实际案例和代码示例,帮助我们理解算法的工作原理和应用场景。通过学习本课程,我们将能够理解机器学习的基本概念和主要范式,掌握核心算法的实现方法,识别和解决过拟合、欠拟合等常见问题,并能够将机器学习应用到实际问题中。