产品描述
课程概述
这门20小时的机器学习与Python课程涵盖了机器学习的所有基本方法和Python模块(特别是Scikit-Learn)的实现. The five sessions cover: simple 和 multiple Linear regressions; classification methods including logistic regression, 判别分析和朴素贝叶斯, support vector machines (SVMs) 和 tree based methods; cross-validation 和 feature selection; regularization; principal component analysis (PCA) 和 clustering algorithms. 成功完成本课程后, 你将能够解释机器学习算法的原理，并实现这些方法来分析复杂的数据集，并在Python中进行预测.
先决条件
- Python编程知识
- 能够在Python中处理、分析和可视化数据
证书
证书将在课程圆满结束时颁发. 学生的评估是基于他们所要求的家庭作业和期末项目(如适用)的表现的及格/不及格。. 学生完成80%的家庭作业，并参加85%以上的课程，才有资格获得结业证书.
