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本課程是機器學習的入門本科課程。課程將簡要介紹回歸、分類、混合模型、神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習、集成方法和強化學習等主題。此外，本課程將重點介紹在實踐中已被證明具有價值和成功的機器學習方法。本課程將對比各種方法，旨在解釋每種方法最適合的情況。我們還將討論任何機器學習方法所面臨的基本問題。

擁有理工科背景的本科生或優(yōu)秀高中生

修讀數(shù)據(jù)科學、電子電氣工程等專業(yè)，以及未來希望在相關領域從業(yè)的學生

具備編程語言背景、熟練使用Python的學生優(yōu)先

建議提前掌握微積分、矩陣代數(shù)（矢量計算）等專業(yè)知識

To uzenderstand the fundamental concepts of machine learning（了解機器學習的基本概念）

Implement simple machine learning algorithms（實現(xiàn)簡單的機器學習算法）

To understand the strengths and weaknesses of different machine learning methods（理解不同機器學習方法的優(yōu)勢和劣勢）

To be able to apply machine learning techniques to real-world problems（能夠?qū)C器學習技術應用于實際問題）