深入浅出：成为机器学习工程师的实战路径

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、Matplotlib更工具的具体应用，并介绍了探索性数据分析（EDA）的基本概念和具体流程，并使用EDA完成数据分析综合案例。

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、装饰器参数传递和类装饰器的具体实现等。

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、决策树、朴素贝叶斯算法、支持向量机、jieba分词和词云生成算法等内容。

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；支持向量机（SVM）算法实现农作物类别的图像分类；OpenCV框架完成人脸识别和检测；基于朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法实现中文文本分类。所有案例均使用Django框架完成项目部