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课程大纲

  • 基础理论

    • 统计学基础
    • 线性代数基础
    • 概率论基础
  • 编程语言

    • Python编程基础
    • R语言简介
  • 机器学习算法

    • 监督学习算法
    • 非监督学习算法
    • 强化学习算法
  • 实践应用

    • 数据预处理
    • 模型评估
    • 项目实践

学习资源

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数据科学与机器学习领域充满了无限的可能性和创新,以下是一些相关的图片:

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