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机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，是人工智能的核心。
本课程将讲解机器学习的基础知识和常用的几种算法，帮助学员了解机器学习算法，明确相关定义，比较不同学习方式的优劣，并通过代码实操，形成对机器学习的初步理解，为深层次学习打好基础。
内容包含
1 机器学习基础
2 线性回归模型
3 对数几率回归
4 决策树模型
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你将获得
- 掌握某些知识点
- 学会某些技巧（或思路）
教学服务
1v1专属答疑服务
BAT专家面试辅导
讲师介绍
Sundy
讲师
13年软件研发及项目管理经验，先后担任项目经理、项目总监等职务，并在企业内部进行项目技术培训工作；
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