课程时长

2天（6小时/天）

课程大纲

注：以实际操作为主，不对各个算法的原理做深入讲解。

 First Day

1. 机器学习概论

             a.  机器学习的发展概况

             b.  机器学习项目的实施过程

          数据准备和特征工程

          经典机器学习算法

              .   线性模型

                      i.  线性回归

                               ii.   logistic 回归

                               iii.   线性判别分析

                      a.    决策树

                      b.    贝叶斯分类器

                      c.    k 最近邻

                      d.    聚类

                      e.    ⽀持向量机

                      f.     集成学习

 Second Day

1. 深度学习

                      a.    基本原理

                      b.    pytorch 概述

                      c.    飞桨（PaddlePaddle）概述和典型应用

          图神经⽹络

          模型评估与选择