机器学习
机器学习是教计算机执行人和动物与生俱来活动的一门学科，从经验中进行学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自适应提高性能。
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通关要求
完成每日练习工作0/15
所有作业至少达成8个A0/8
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通关倒计时
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DAY1
00:44:09 |442人正在学习
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机器学习概述
机器学习概述
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DAY2
01:07:18 |451人正在学习
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一元线性回归
熟悉回归概念，掌握一元线性回归
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DAY3
00:47:35 |222人正在学习
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多元线性回归
多元线性回归概念和实现
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DAY4
01:08:17 |251人正在学习
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逻辑回归
掌握逻辑回归概念，理解逻辑回归代价函数
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DAY5
00:57:20 |130人正在学习
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KNN算法
掌握KNN算法原理
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DAY6
01:17:31 |246人正在学习
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K-means算法
K-means算法
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DAY7
00:57:13 |159人正在学习
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决策树（上）
掌握决策树的概念，学习使用决策树进行分类
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DAY8
00:56:04 |115人正在学习
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决策树（下）
掌握决策树的概念，学习使用决策树进行分类
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DAY9
01:16:20 |186人正在学习
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贝叶斯算法
掌握贝叶斯算法和理论，朴素贝叶斯原理，高斯分类器
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DAY10
01:00:04 |149人正在学习
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SVM支持向量机（上）
SVM支持向量机是机器学习分类效率最高是算法，也是最难的算法
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DAY11
01:13:17 |120人正在学习
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SVM支持向量机（中）
SVM支持向量机是机器学习分类效率最高是算法，也是最难的算法
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DAY12
01:37:27 |179人正在学习
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SVM支持向量机（下）
SVM支持向量机是机器学习分类效率最高是算法，也是最难的算法
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DAY13
01:00:30 |122人正在学习
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主成分分析PCA1
PCA是一种降维算法，可以减少数据的维度，减少计算量
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DAY14
01:03:45 |89人正在学习
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主成分分析PCA2
PCA是一种降维算法，可以减少数据的维度，减少计算量
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DAY15
01:46:47 |163人正在学习
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文本分类和图像识别
文本分类，图像识别
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