机器学习入门
从零构建机器学习算法（无需Sklearn快捷方式）
学习内容：
从头开始实现机器学习算法
比较自定义实现与Sklearn
了解机器学习背后的数学和逻辑
增强对机器学习基础知识的信心
建立和训练神经网络
培养实用的编码技能
课程内容主题：
介绍
监督学习：K近邻算法（KNN）
机器学习概念
监督学习：线性回归
监督学习：多元线性回归
监督学习：逻辑回归
监督学习：支持向量机（SVMs）
机器学习概念（梯度下降与过拟合）
监督学习：决策树
监督学习：神经网络
课程要求：
数学知识：熟悉高中水平的数学，包括基础代数、度量和对导数的理解
编程技能：精通面向对象编程（最好是Python），以便有效地遵循和执行编码练习
课程详细描述：
通过逐步从头实现算法来掌握机器学习的艺术！在这个实践课程中，您不仅会学习理论，还会亲自编写流行的机器学习技术背后的代码。从线性回归和决策树到高级神经网络，每个算法的每个部分都将从头开始构建。然后，我们将根据Scikit-learn等行业标准库对我们的实现进行基准测试，证明我们的自定义算法在效率方面可以匹敌甚至超越它们。
**课程的独特之处：**
向专家学习：讲师结合前沿理论与实践见解，拥有学术研究和现实世界咨询背景
没有Sklearn黑匣子：通过从头编写每个算法，理解机器学习难题的每个部分如何组合
动手编码：每个概念均配有从头开始的代码实现，确保您不仅是学习，更是创造
全面比较：将自定义算法与Sklearn实现对比，深入理解优化、速度和准确性
完整神经网络实现：从头构建和训练神经网络，掌握每一层、激活函数和反向传播步骤
目标人群：
有抱负的数据科学家
转向机器学习的开发人员
学生和研究人员
应用领域专业人士
顾问和企业家
机器学习爱好者
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