适合学生
课程大纲
第一阶段
python基础（40H）
1、Intro to python program 编辑基础入门
2、Variable,expression and statement 变量与语句
3、Input/output输入输出
4、If/else 判断条件
5、Iteration 循环
6、Function 方程
7、String 字符串
8、List 列表
9、Tuple 元组
10、Dictionary 字典
11、Classes and objects 类与对象
12、Classes and function 类与方程
13、Classes and methods 类与函数
14、Module 模块
15、Package 包
16、Standard class 标准类
17、Inheritance 继承
18、Sorting/Searching 搜索与排序
19、Review 复习
20、Practice 练习
第二阶段
数学基础（10H）
| 1、Intro to Calculus 微积分基础 |
| 2、Intro to Calculus 微积分基础 |
| 3、Intro to Linear Algebra 线性代数基础 |
| 4、Intro to Linear Algebra 线性代数基础 |
| 5、Numpy+Pandas+matplotlib+seaborn机器学习常用库 |
第三阶段
机器学习（30H）
| 1、Intro to AI 人工智能概述 |
| 2、Linear Regression 线性回归 |
| 3、Linear Regression 线性回归 |
| 4、Logistic Regression 逻辑回归 |
| 5、Logistic Regression 逻辑回归 |
| 6、Neural Networks 神经网络 |
| 7、Neural Networks 神经网络 |
| 8、Activation Function+Optimizer+Vanishing Gradient+dropout+softmax 激活方程+优化器+梯度消失+dropout+softmax |
| 9、Decision Tree 决策树 |
| 10、Random Forest+Ensemble Learning 随机森林+集成学习 |
| 11、Naive Bayes Algorithm 朴素贝叶斯算法 |
| 12、Association Rule Algorithm 关联规则算法 |
| 13、Support Vector Machine+Gaussian Distribution支持向量机+高斯分布 |
| 14、Clusters 聚类 |
| 15、PCA+Anomaly detection 主成分分析,异常检测 |
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