人工智能作为现在最为火热的领域，使得机器学习被越来越多的人所了解。机器学习难学，主要的难度在于算法模型多不好理解，各种各样的工具不知道如何使用，实际项目不知道如何开发。本门课程将系统入门机器学习，课程内容不光是对算法的学习，还包括诸如算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据的整理，等等一系列工作。让大家对机器学习算法有个全面的了解，并应用到你的实际项目中。

整体课程设计

课程的所有内容都经过讲师的精心挑选。同时，在层次划分上，循序渐进，难易兼顾。让学员们更容易的入门。课程中既包含核心的基础知识，也有高级的进阶操作，做到了“老少皆宜”。

课程分为基础篇，进阶篇和实战篇

基础篇：基础篇主要讲解高数基础。同时加入了很多Python入门算法，为之后自己动手做实验，打好基础。

进阶篇：之后是机器学习的核心，精选线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法等等机器学习的经典算法。

实战篇：真正要掌握一门编程语言，仅仅学会分散的知识点是不够的，还必须要把知识点串联起来，做一些实际项目才能有更深的领悟与提高。我会通过Kmeans篮球数据分类这个具体的实战案例，带你综合运用前面所学的机器学习知识。