课程介绍：
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
课程目录：
01.机器学习中的数学基础
02.机器学习的数学基础
03.机器学习中的哲学
04.机器学习中的数学基础
05.经典机器学习模型1
06.经典机器学习模型2
07.经典机器学习模型3
08.线性模型1
09.线性模型2
10.核方法1
11.核方法2
12.统计学习1
13.统计学习2
14.统计学习3
15.统计学习
16.无监督学习
17.流形学习
18.概念学习
19.神经网络
20.强化学习
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