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机器学习工程师实战之路

机器学习实战及应用共分为4个阶段，整个系列课程从Python编程基础讲起，逐步深入介绍机器学习的基本原理和核心技术、机器学习的经典算法模式和综合应用，最后介绍基于Django框架部署机器学习算法的实战应用。

4

门课程

6075

人学习

课程总时长

讲师评分：5.0

长久观看

系统化学习

课程内容答疑

第一阶段： Python核心编程与科学计算库

1门课程76440

你将对Python核心编程有全面深刻的理解，并掌握科学计算库和探索性数据分析的流程

Python核心编程与科学计算库
117节21小时14分钟
课程目标：
本课程首先介绍Python核心编程的具体内容，包括Python解释器的安装、变量、表达式、输入/输出、流程控制语句、函数、高阶函数、字符串、列表、元组、字典、集合、文件操作等。然后介绍科学计算库Numpy、Pandas、
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第二阶段： Python高级编程实战及应用

1门课程25500

你将对Python高级编程有全面深刻的理解，并为网络编程和机器学习的学习打下基础

Python高级编程实战及应用
50节7小时5分钟
课程目标：
本课程首先介绍Python高级编程的具体内容，包括面向对象编程思想的核心内容：封装、继承和多态，同时详细介绍了异常的基础知识，以及模块和包的应用、最后介绍了函数闭包的应用，以及装饰器的基本概念和原理，具体包括复合装饰器、
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第三阶段：机器学习算法实战和应用

1门课程23580

快速掌握人工智能编程基础和机器学习算法的原理及应用

机器学习算法实战和应用
42节6小时33分钟
课程目标：
本课程使用Python语言及其分析与建模工具库。对数据挖掘和机器学习领域中经典的算法给出完整的原理推导及实例进行讲解，基于实际案例演示如何应用机器学习算法进行实际问题的解决，主要包含的算法有线性回归、Logistic回归
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第四阶段：基于Django的机器学习综合应用

1门课程38700

快速掌握人工智能机器学习算法的原理及部署应用

机器学习项目课：基于Django框架的机器学习综合案例
80节10小时45分钟
课程目标：
本课程使用Django框架对机器学习领域中经典的算法进行部署应用，基于实际案例演示如何应用机器学习算法进行实际问题的解决，主要包含的算法有基于线性回归（Linear Regression）完成医疗保险的费用预测；支持向量
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