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1 什么是机器学习
2 引言之机器学习的应用领域
3 引言之机器学习的发展历程
4 机器学习基础之监督学习与非监督学习
5 机器学习基础之常见的机器学习算法
6 机器学习基础之机器学习工作流程
7 数据预处理之数据收集
8 数据预处理之数据清洗
9 特征选择与工程
10 模型选择与训练之选择合适的模型
11 模型选择与训练之模型训练
12 超参数调优
13 机器学习模型评估之评估指标介绍
14 模型评估之交叉验证
15 模型评估之过拟合与欠拟合
16 机器学习项目实战之实践项目介绍
17 实践步骤
18 项目实战之展示与分享
19 总结与展望
20 总结与展望之下一步学习建议
21 机器学习的未来发展展望
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