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机器学习和深度学习区别和联系：
主要介绍了常用算法和原理推导，和numpy数组和矩阵，简单线性和逻辑回归，
决策数，KNN，SVM 贝叶素 聚类等算法 通过这门课程可以很好的入门机器学习，
案列分享算法在场景中的应用
主要介绍了常用算法和原理推导，和numpy数组和矩阵，简单线性和逻辑回归，
决策数，KNN，SVM 贝叶素 聚类等算法 通过这门课程可以很好的入门机器学习，
案列分享算法在场景中的应用
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- 章节目录
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- 01. 什么是机器学习？ 4:38
- 02. 本实战讲解中所涵盖的知识点总括 11:31
- 03. 核心技术点：numpy 数组 8:39
- 04. 入门知识点：numpy索引 11:05
- 05. 统计知识点：numpy统计 4:49
- 06. 数组知识点：数组的乘积 1:44
- 07. 入门策略：最优化问题 6:00
- 08. 核心基础：数据基础 4:53
- 09. 可视化的实现：matplotlib可视化基础 10:50
- 10. 智能算法：KNN算法 22:17
- 11. 智能算法:knn分类器 8:19
- 12. 入门示例：简单线形回归 21:50
- 13. 入门示例：简单线形方程推导 22:19
- 14. 入门示例：简单回归代码实现 13:15
- 15. 入门示例：多元线性方程 13:47
- 16. 拔高示例：多元线程实现 6:03
明星讲师
10多年互联网一线实战经验，现就职于大型知名互联网企业，架构师， 有丰富实战经验和企业面试经验；曾就职于某上市培训机构数年，独特的培训思路，培训体系，培训方式，实践职场技能等培养0基础至税前30K/月学员1000人以上。
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