课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python
课程概述
准备好深入机器学习（ML）的世界了吗？无论您想在数据科学领域进一步发展还是刚刚开始接触机器学习和深度学习，这门课程《Python机器学习》都非常适合您！
该课程将以轻松的方式介绍机器学习及其基本概念，包括监督学习和非监督学习、线性与非线性回归等主题。
课程大纲
机器学习简介
在这一模块中，您将学习机器学习在不同领域的应用，例如医疗、银行和电信等。您将对机器学习的主题有一个总体概述，比如监督学习与非监督学习，以及每种算法的使用。您还将了解使用Python库实施机器学习模型的优势。
回归
在这一模块中，您将简要了解回归分析。您将学习线性、非线性、简单与多重回归及其应用。在实验部分，您还将这些方法应用于两个不同的数据集，并学习如何评估回归模型并计算其准确性。
分类
在这一模块中，您将了解分类技术。您将使用不同的分类算法进行练习，如KNN、决策树、逻辑回归和支持向量机（SVM）。同时，您将学习每种方法的优缺点及不同的分类准确性指标。
线性分类
这一部分将深入探讨线性分类的概念和技术。
聚类
在这一模块中，您将学习特别是k-means聚类。您将了解k-means聚类算法的工作原理以及如何使用k-means聚类进行客户细分。
期末考试和项目
在这一模块中，您将进行一个基于您迄今所学的项目。您将提交项目报告供同伴评估。
结论
总体来说，《Python机器学习》课程为希望了解机器学习及其应用的学习者提供了坚实的基础。课程结构合理，由浅入深，不论是新手还是有经验的从业者都能从中受益。在最后的项目中，实际应用您的知识将使您实践经验倍增，非常推荐！
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