这门由行业和学术领袖开设的课程是为那些希望在数据科学领域建立有价值的职业生涯的人开设的
你会学到: 监督学习和非监督学习的原理及其区别。 线性和逻辑回归，决策树，回归树，随机森林，判别分析，支持向量机，朴素贝叶斯分类器，KNN 如何在Python中选择合适的算法集并应用到现实项目中。 使用Python编程语言解决许多现实生活中的问题。
MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2 Ch 语言：英语+中英文字幕（根据原英文字幕机译更准确） |时长:68节课(6h 58m) |大小解压后:2.7 GB
要求 你将需要一台电脑或一部带互联网连接的手机。 有Python基础知识者优先。 有统计学基础者优先。
描述 数据科学、机器学习和Python已经成为全球就业和机会市场的关键行业驱动力。本课程由行业专家和常青藤联盟学术领袖设计和提供，将帮助您从头开始学习监督式机器学习。在现实生活的业务场景中，您将通过大量的应用程序和使用Python编程语言的编码来学习这个主题。
在本课程中，您将学习:
1.监督学习和非监督学习的原理及其区别。
2.线性回归、逻辑回归、决策树、回归树、随机森林、判别分析、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、KNN，有很多使用Python编程语言的真实例子。
3.如何选择正确的算法集来解决你的问题陈述。
关于Spotle课程:
Spotle是一个面向千禧一代和新生代人群的人工智能驱动的职业平台。在Spotle上，用户会自动获得与职业发展最相关的机会和技能。另一方面，招聘人员在Spotle上找到最合适的候选人。
Spotle汇集了机器学习和深度学习、数据科学、云计算、大数据专家的坚实人才库；构建复杂应用程序的专家们动手了。Spotle课程由专家设计，让您随时了解市场的需求趋势。当你继续学习Spotle课程时，你会向对新时代技术充满热情的专家学习；他们热衷于分享他们的知识以促进技术进步。
Spotle课程为您提供了向大师学习和与大师一起练习的独特机会。
这门课是给谁的 任何想彻底学习数据科学、机器学习技术的人。 任何期待在数据科学领域有所收获的人。
