【资源介绍】：
本教学视频主要讲解了时下大热、为未来计算机科学发展方向的机器学习。其特点在于学员无需拥有非常扎实的理论（数学、模型）基础，只需要对于Python编程语言有所了解就可以进行学习。其目的在于更快、更好的解决实际问题。
本教学视频中利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器学习模型来解决诸如肿瘤良恶性预测、手写体识别、泰坦尼克号生还预测等实际问题。并就模型本身泛化力问题（过拟合、欠拟合）进行讨论与实验。
【资源目录】：
| ├──课时1机器学习简介及开发环境.mp4 8.86M
| ├──课时2线性分类器.mp4 37.89M
| ├──课时3支持向量机原理.mp4 11.83M
| ├──课时4朴素贝叶斯原理.mp4 14.25M
| ├──课时5决策树模型.mp4 34.30M
| ├──课时6无监督学习和轮廓系数.mp4 56.48M
| ├──课时7特征降维原理.mp4 24.22M
| ├──课时8特征筛选原理.mp4 28.13M
| ├──课时9泛化力、欠拟合以及过拟合.mp4 32.27M
| ├──线性分类器-cancer.rar 1.50kb
| └──源代码以及数据.zip 38.66kb
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