知识点
一、机器学习概述
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人工智能
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机器学习
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深度学习
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学习的范围:模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理
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可以解决的问题:给定数据的预测问题
二、机器学习的类型
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监督学习
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分类
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回归
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无监督学习
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聚类
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降维
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强化学习
三、机器学习的背景知识
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数学基础:高等数学,线性代数,概率论与数理统计
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python基础:numpy,pandas,scipy,mathplotlib,scikit-learn
四、机器学习的开发流程
五、练习
课程:Code.org