资源简介
该课程是小象学院推出的机器学习系统入门到实践的经典课程。内容体系完整，从数学基础(数学分析、概率论、贝叶斯、线性代数)和Python编程基础讲起，逐步深入到机器学习的核心算法与实践。涵盖了数据清洗、特征选择、回归(线性回归、Logistic回归)、决策树、随机森林、集成提升(如AdaBoost)、支持向量机(SVM)、聚类算法(如K-Means)、EM算法、主题模型(如LDA)以及隐马尔可夫模型(HMM)等关键主题。课程特点是理论与实践紧密结合，每个算法章节都配有相应的代码实践环节，旨在帮助学习者夯实理论基础，并具备使用Python解决实际机器学习问题的能力。
