【imooc-169】Python3入门机器学习 经典算法与应用 入行人工智能 [复制链接]

课程简介
本课程是慕课网推出的一套口碑极佳的机器学习入门实战课，编号 imooc-169。课程全程基于 Python3 讲解，从零起步，深入浅出地拆解机器学习领域最常用的经典算法，并通过大量代码实操帮助学习者快速建立“理论 + 实践”双向能力。对于想要入行人工智能、转向算法方向或系统巩固机器学习基础的开发者来说，这套课程是一座非常理想的桥梁。

课程亮点

• 零基础友好：不要求深厚的数学功底，关键公式与原理都会用通俗语言解释。
• 代码驱动：每一个算法都配有可运行的 Python 代码，使用 Jupyter Notebook 演示，边看边练。
• 覆盖全面：从数据预处理、特征工程，到回归、分类、聚类、降维，再到模型评估与调参，完整覆盖经典算法库。
• 紧贴就业：课程命名即点明“入行人工智能”，内容选取与真实岗位需求高度匹配，学完即可上手基础建模任务。
• 口碑验证：作为慕课网的经典课程，已帮助大量学习者成功跨入 AI 大门。

核心内容模块

1. 开发环境搭建：Anaconda、Jupyter Notebook、scikit-learn 快速上手
2. 机器学习核心概念：监督学习、无监督学习、过拟合与欠拟合
3. 数据预处理：缺失值处理、特征缩放、类别特征编码、数据集划分
4. 回归算法：线性回归、多项式回归、岭回归、模型评估指标
5. 分类算法：KNN、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM 与核函数
6. 聚类与降维：K-Means、层次聚类、DBSCAN、PCA 主成分分析
7. 模型选择与调参：交叉验证、网格搜索、学习曲线与验证曲线
8. 综合实战：房价预测、手写数字识别、用户分群等经典项目