课程难度：
中级
课程目标：
掌握机器学习Scikit-Learn机器学习框架的使用，包括特征工程分析、机器学习的常见算法和应用场景。重点讲解了K-近邻、线性回归算法的实现，包括算法原理分析和参数调优。为后续的深度学习打下坚实基础。
适用人群：
具备Py面向对象开发思想、其它语言类开发人员、浪子回头者、一夜暴富者
课程收获：
1. 了解人工智能的应用场景，机器学习与深度学习的区别
2. 实现常见的特征工程
3. 掌握基于线性回归的房价预测
4. 理解多项式回归，欠拟合与过拟合概念
5. 掌握基于K近邻的图形图像识别技术
6. 学会使用网格搜索对超参数调优
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