机器学习课程：初学者入门

掌握监督学习、无监督学习与强化学习的实战技巧

学习内容：

* 监督机器学习算法与示例（如线性回归、逻辑回归、决策树等）
* 无监督机器学习算法与示例（如聚类分析、客户细分等）
* 强化学习算法与示例（如Q学习、环境交互应用等）
* 使用Python进行探索性数据分析（Pandas、Seaborn、Matplotlib等工具）
* 构建机器学习模型并评估其性能

课程内容主题：

* 机器学习基础理论（监督学习、无监督学习、强化学习）
* IDE安装与使用（Python、Anaconda、Jupyter Notebook、Google Colab）
* 探索性数据分析（以泰坦尼克号数据集为例）
* 回归算法实战（单变量/多变量线性回归、逻辑回归）
* 支持向量机（SVM）理论与分类应用
* 随机森林与决策树算法实现
* 梯度下降算法原理与应用
* 无监督学习聚类分析（K-Means算法）
* 强化学习Q学习理论与环境模拟（Taxi V3环境）

课程要求：

* 具备Python编程语言的基础知识

课程详细描述：

* **适合人群**：对机器学习感兴趣的初学者、希望提升技能的开发者、技术爱好者
* **课程目标**：
* 理解监督学习、无监督学习与强化学习的核心概念与应用场景
* 掌握使用Python进行数据清洗、可视化与建模的全流程
* 通过泰坦尼克号生存预测、房价预测、客户细分等案例实践算法应用
* **课程亮点**：
* 无需机器学习背景，从零开始逐步讲解
* 提供IDE安装教程与Python编码实操演示
* 包含可下载的资源与快速参考指南（如算法公式、代码模板）
* 9.5小时高清视频+4个配套资源，支持永久回看与结业证书
* **学习成果**：
* 能够独立完成数据探索、模型构建与效果评估
* 熟悉主流机器学习算法的原理与实现方式
* 为后续深度学习、人工智能学习打下坚实基础

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