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上海交大和腾讯终于把机器学习与深度学习，讲明白了！学不

视频内容:

1️⃣主要内容✍️

2️⃣人类的学习?📄

3️⃣机器学习的内涵与外延🏷️

4️⃣机器学习的一般流程📑

5️⃣Python Code7🔖

6️⃣问题分析📖

7️⃣Taylor公式的应用1:计算ex🧾

8️⃣Python简介🗒️

一.主要内容✍️

机器学习、深度学习与本课程示例概述

机器学习的角度看数学:

数学分析

导数与梯度

Taylor展式的应用

概率论基础

古典概型

频率学派与贝叶斯学派

常见概率分布

Sigmoid Logistic函数的引入

Python基础

二.人类的学习?📄

如何从完全“无知”到掌握知识

有监督学习

无监督学习

增强学习

三.机器学习的内涵与外延🏷️

机器学习可以解决什么

不能解决什么

举例

四.机器学习的一般流程📑

数据挖掘/机器学习的流程与西红柿炒鸡蛋

五.Python Code7🔖

示例1

示例2

六.问题分析📖

七.Taylor公式的应用1:计算ex🧾

给定正实数x，计算eN=?

一种可行的思路:求整数k和小数r，使得

八.Python简介🗒️

Python是一种面向对象的解释型语言，由荷兰人Guido vanRossum于1989年发明，第一个公开发行版于1991年发布。

Python语法简洁清晰，强制用空白符(white space)作为语句缩进。使用Python开发的功能模块共享给他人时，必须同时提供源码本身。