欢迎来到我们的在线机器学习课程！这里，你将学习到机器学习的基础知识、常用算法以及实际应用。以下是课程的一些亮点：
- 基础理论：从概率论、线性代数到优化算法，打下坚实的理论基础。
- 常用算法：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等多种算法。
- 实战项目：通过实际项目，将所学知识应用于解决实际问题。
课程大纲
机器学习基础
- 机器学习概述
- 概率论与数理统计
- 线性代数基础
监督学习
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树与随机森林
无监督学习
- 聚类算法
- 主成分分析
- 聚类层次分析
强化学习
- Q学习
- 深度Q网络
- 政策梯度
实战项目
- 信用评分模型
- 图像识别
- 自然语言处理
学习资源
为了更好地学习，我们推荐以下资源：
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机器学习算法
希望这个课程能帮助你开启机器学习之旅！🚀