本课程讲解经典机器学习知识和实战项目，帮助同学们掌握当下热门机器学习算法。
课程以Python和著名的机器学习库Scikit-learn为核心工具，基于诸多数据集进行实战任务，从零开始进行案例演示，课程简洁清晰、通俗易懂，非常适合作为Python机器学习的入门课程。
如果您没有数据分析基础，请直接关注日月光华的《Python数据分析从入门到机器学习》课程，在这门课程中详细介绍了Python机器学习所需的numpy、pandas、matplotlib等基础内容以及机器学习的相关算法。
本课程主要讲解了以下经典机器学习算法：
（一）回归算法
主要包括线性回归和多项式回归，同时我们使用回归算法讲解了机器学习的基础和过拟合、欠拟合问题。
（二）聚类算法
主要讲解了K-means聚类算法和DBSCAN聚类算法，并使用小麦数据集和房产成交数据做演示。
（三）分类算法
主要包含以下分类算法：
（四）自然语言处理
主要讲解的自然语言处理的概念和方法，包含以下算法：
（五）推荐算法
主要讲解协同过滤推荐，包含以下算法：
课程使用 MovieLens 电影评分数据集做了推荐算法的实战演示。
1.对数据挖掘感兴趣的同学
2.对机器学习感兴趣的同学
3.对深度学习感兴趣的同学
1. 本课程为视频课程，共43节。
2. 在课程学习中，如有任何使用上的问题，请联系客服微信号：w3cschool66
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Python官方下载地址：https://www.python.org/downloads/
Anaconda官方下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
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