基礎技能是必備的
一方面是因為機器學習本身的體系十分龐大，當然只是教sklearn調個模型顯然不是在認真講機器學習。
學習路徑的設計、知識點難易度的把握，案例的選取，內容的深入程度
等細節都做了大量延伸和重點打磨。
既要易於理解，也要兼顧深度
。掌握那部分核心技能，並在實際的案例中輸出結果
。比如系統的微積分和統計學不必回爐重學，python程式設計更是如此，避免無效的資訊干擾，效率更高。
今天我們以問答的形式來做課程介紹。
：這門課大概的學習思路是怎樣的？
演算法原理及使用、模型選擇思路、特徵工程、整合學習
等等內容，這是乙個完整的機器學習實踐流程。
時間序列、強化學習、深度學習
的知識，讓你可以處理更多樣化的資料以及應用場景。
- ❷ -
學習這門課需要先補充哪些基礎？
微積分、現代、概率統計
都有涉及，一般不被重視的資訊理論和優化理論，都有專門的課程講解。
基本的資料型別，程式設計規範，語句以及函式，以及機器學習中必備的第三方庫
等等。numpy/pandas/sklearn
等工具進行資料處理與模型訓練，不必擔心。
課程會涉及哪些演算法的講解？
線性回歸、邏輯回歸、knn、svm、樸素貝葉斯
。k均值、層次聚類、密度聚類、em
。極大似然估計、偏倚方差分解、貝葉斯估計、引數化方法
等等。是否有足夠的案例和專案？
細化到每乙個操作，案例的思路、實現過程以及全部的**我們都會分享出來
用一章來講特徵工程，真有那麼重要？
但高下之分很大程度上源於特徵工程
。資料清洗
（缺失值/異常值處理，資料歸一化、多項式特徵生成）以及
特徵選擇方法
降維（pca&lda）的方法。
從單個特徵的處理到多個特徵的融合
，你都可以輕鬆解決。
- ❻ -
深度學習和強化學習會講到什麼程度？
課程中會介紹幾種常用的神經網路（cnn、rnn），並通過 keras 框架來實現深度學習
。？
特徵工程、模型篩選、整合學習、調參、優化技巧
，才是你形成核心競爭力的關鍵。
還有更多的內功，以及學習、泛化的方法
。天高任鳥飛，課程夠深入，只要你願意學，就有無限可能。
另外，我還想問……？
原價899），限100名
，**入下方群聊
datacastle2017
想掌握機器學習技術？從了解特徵工程開始
人工智慧是過去兩到三年時間內科技行業最熱的話題。而人工智慧技術進步的背後，實質上是機器學習快速發展後所帶來的巨大提公升。機器學習被廣泛定義為 利用經驗來改善計算機系統的自身效能 事實上，經驗 在計算機中主要是以資料的形式存在的，因此資料是機器學習的前提和基礎。在第一期格物匯的文章中，我們介紹了工業資...
從A到Z，掌握機器學習基本詞彙 A
accuracy 準確率 機器學習的常用評價指標。定義如下 accuracy truepositives truenegatives 總樣本數 經常和準確率一起出現的，還有精確率和召回率。activation function 啟用函式一種函式 例如 relu 或 sigmoid 將前一層所有神經元...
如何快速掌握機器學習中的數學知識？
我們學習的諸多技術中都離不開數學知識，而機器學習中涉及到很多知識，其中最重要的就是數學知識。當然，很多人認為數學是比較難的知識，不過確實是這樣的。現在有很多人都開始關注機器學習，而學習機器學習離不開數學內容，你是否開始納悶，要如何快速地掌握機器學習的知識呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。然後就是...