本课程的受众主要是没有经过专业训练的IT专业人员，他们可能是程序员，运维，IT系统架构师等等，也适合没有经过科班训练的数据分析师。数据分析是一个业务+算法+IT的交叉领域，同时熟悉这三方面知识的人，可以玩转大数据，产生无穷无尽的花样，产生巨大的价值。但很无奈的情况是这种人才太少，IT人员即使熟悉本公司的业务，但同时又熟悉算法的人极少。一般只能做一些简单的维度统计，指标计算等等，如果说到开发更高智能的系统，知识上鞭长莫及。本课程的目标，正是要打破知识的鸿沟，向IT人员普及算法知识，并把这些知识用于实际项目，把中国的机器学习应用能力提高一个台阶。
对机器学习有兴趣的朋友，特别适合想学习算法的IT专业人员或非科班出身的数据分析人员。较好能有一些线性代数，统计等数学基本知识，没有也无妨，可以在课程期间快速补强。
课程目录：
第1课 机器学习概论
第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。案例：凯撒密码破译
第04课 降维技术
第05课 线性分类器
第06课 决策树
第07课 支持向量机
第08课 人工神经网络
第09课 通过逼近器径向基函数神经网络
第10课 概率神经网络和贝叶斯分类器
第11课 聚类
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