本文将给大家介绍如何使用 Python 进行机器学习的全面而简单的课程。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。而今天给大家介绍一个关于机器学习的全面指南！
在本项目中，您将了解：
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机器学习的定义是什么？
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什么时候开始的？发展趋势如何？
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什么是机器学习类别和子类别？
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最常用的机器学习算法是什么？如何实现它们？
目录：
这是一份精简的机器学习教程。关于机器学习部分主要包括下面的内容：
0. 机器学习简介
1. 机器学习基础
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线性回归
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过拟合/欠拟合
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正则化
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交叉验证
2. 监督式学习
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决策树
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kNN
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朴素贝叶斯
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逻辑回归
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支持向量机
3. 非监督式学习
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聚类
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主成分分析 PCA
4. 深度学习
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神经网络概述
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卷积神经网络
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自编码器
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循环神经网络
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