机器学习简介课程资源
本资源文件是《机器学习简介》课程的第一周内容，涵盖了机器学习的基础知识和入门概念。通过本课程，您将了解机器学习的基本定义、监督学习和无监督学习的区别，以及线性回归模型的基本原理。
课程内容概述
- 课程简介
- 课程大纲
- Optional Lab的使用（Jupyter Notebooks）
- 欢迎参加《机器学习》课程
- 机器学习简介
- 机器学习定义
- 有监督学习
- 无监督学习
- 线性回归模型
- 线性回归模型
- 代价函数
适用人群
本课程适合对机器学习感兴趣的初学者，无需具备深厚的数学或编程基础。通过本课程，您将能够理解机器学习的基本概念，并为进一步深入学习打下坚实的基础。
如何使用
- 下载资源文件。
- 使用Jupyter Notebooks打开课程资料。
- 按照课程大纲逐步学习，完成实验和练习。
注意事项
- 本课程资料中包含课程中的实验、Quiz、PPT，可自行查阅。
- 若在配置Jupyter Notebook环境时遇到问题，请参考“辅助笔记-Jupyter Notebook的安装和使用”。
通过本课程，您将迈出机器学习的第一步，掌握基本概念和实用技能。祝您学习愉快！