【Udemy中英字幕】Mastering Machine Learning: From Basics to Breakthroughs

掌握机器学习：从基础到突破

机器学习、监督学习、无监督学习、回归、分类、聚类、马尔可夫模型

讲师：Anitha K

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您将学到什么

• 探索机器学习算法的基本数学概念
• 应用线性机器学习模型进行回归和分类
• 利用混合模型对相似的数据项进行分组
• 开发用于时间序列数据预测的机器学习模型
• 使用各种机器学习算法设计集成学习模型

探索相关主题

• 机器学习
• IT 认证
• 信息技术与软件

要求

• 数学与算法基础

描述

本机器学习课程全面介绍了构成现代机器学习基础的核心概念、算法和技术。本课程旨在侧重于理论而非动手编码，涵盖了监督和无监督学习、回归、分类、聚类和降维等基本主题。学习者将探索这些算法的工作原理，并深入了解它们在各个领域的应用。

本课程强调理论知识，为模型评估、偏差方差权衡、过拟合、欠拟合和正则化等关键概念打下坚实基础。此外，它还涵盖了线性代数、概率、统计和优化技术等基本数学基础，确保学习者能够掌握机器学习模型的内部工作原理。

本课程非常适合对数学和编程有基本了解的学生、专业人士和爱好者，专为希望在不参与实际操作的情况下对机器学习有深入概念理解的人士量身定制。它为未来的学习和实际应用奠定了良好的基础，使学习者能够评估模型性能、解释结果并了解机器学习解决方案的理论基础。

课程结束时，参与者将做好充分准备，深入研究机器学习或将他们的知识应用于数据驱动领域，而无需编程或使用软件。

本课程适合哪些人：

• 寻求通过预测模型解决数据驱动问题的学生、数据科学家和工程师