课程环境
语言：Python3
框架：Scikit-learn
其他框架：numpy，matplotlib...
IDE：Jupyter Notebook，PyCharm，ANACONDA
课程学习基础：
基本高中数学
本科高等数学，线性代数，概率论
课程所使用的数据集
框架：Scikit-learn 内置数据集或通过scikit-learn可以直接下载的数据集，MNIST数据集
本课程可为以下放下打下基础：
视觉领域
推荐系统
自然语言处理
时间序列分析
真实世界收集到的数据一般都有缺陷（有缺失值，或者不寻常的特征点），需要预处理
本课程关注于监督学习
发布于 11-09
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