python数据分析 这个冬天跟Python有一个约会——Python数据分析课。 是的约会。 机器学习与数据分析 目标 计划总共14周，每周两节理论课， 学会机器学习算法基本思想，为模型选择恰当的假设，编写机器学习代码。 初步条件：学过概率统计，线性代数。 课程结构 机器学习入门 模型评价与选择： 经验误差与结构误差 评价指标 比较检验与假设检验 学习理论：频率派和贝叶斯派 学习理论：PAC和VC维 数据预处理方法 学习模型： 最小二乘法线性回归-线性模型 KNN算法 决策树 支持向量机 渐变