🎯 本课程旨在帮助学习者掌握统计学基础与机器学习核心概念，适合希望进入数据科学领域的初学者或进阶者。
课程大纲
- 统计学基础
- 数据收集与描述性统计 📊
- 概率分布与假设检验 📈
- 回归分析与相关性 🔄
- 机器学习核心
- 监督学习与无监督学习 🧠
- 模型评估与调优 📈
- 实战案例：从数据清洗到预测 🧹➡️🔮
学习路径推荐
- 🚀 先修知识：数学基础（线性代数、微积分）
- 📚 推荐书籍：《统计学习方法》（李航）
- 🧪 工具实践：Python + Scikit-learn 库
- 🌐 扩展资源：社区机器学习入门课程
互动与练习
✅ 完成课程后，可前往 统计学与机器学习实战项目 验证学习成果
💡 小贴士：搭配 数据可视化教程 更易理解模型结果