| 【课程内容】 |
| 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 |
| 第2章 机器学习基础 |
| 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m |
| 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN |
| 第5章 线性回归法 |
| 第6章 梯度下降法 |
| 第7章 PCA与梯度上升法 |
| 第8章 多项式回归与模型泛化 |
| 第9章 逻辑回归 |
| 第10章 评价分类结果 |
| 第11章 支撑向量机 SVM |
| 第12章 决策树 |
| 第13章 集成学习和随机森林 |
| 第14章 更多机器学习算法 |
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Python视频教程具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
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