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学习机器学习应用程序已为渴望学习机器学习和人工智能的完整图片的专业人员准备。本教程满足了新手学习者和专家的学习需求，以帮助他们了解人工智能和机器学习的概念和实现。

该机器学习免费课程适用于谁：
任何对机器学习感兴趣的人。至少具有中学数学知识并且想要开始学习机器学习的学生。

任何了解机器学习基础的中级人员，包括经典算法（例如线性回归或逻辑回归），但他们想进一步了解机器学习并探索机器学习的所有不同领域。

任何不喜欢编码但对机器学习感兴趣并希望将其轻松应用于数据集的人。

-任何想在数据科学领域开始职业的大学学生。
-任何想升级机器学习水平的数据分析师。
-任何对工作不满意并希望成为数据科学家的人。
-任何想使用功能强大的机器学习工具为其业务创造增值的人。

学习机器学习入门指南
机器学习基本上是计算机科学领域，借助该系统，计算机系统可以像人类一样提供对数据的感知。简而言之，ML是一种人工智能，可以通过使用算法或方法从原始数据中提取模式。

免费学习人工智能
人工智能是机器展示的智能，与人类展示的智能相反。
该应用程序涵盖了人工智能各个领域的基本概念，例如人工神经网络，自然语言处理，机器学习，深度学习，遗传算法等，以及其在Python中的实现。

学习Python编程
Python是一种通用的解释型，交互式，面向对象的高级编程语言。它是由Guido van Rossum在1985-1990年间创建的。与Perl一样，Python源代码也可以根据GNU通用公共许可证（GPL）获得。

学习深度学习指南
深度学习本质上意味着用大量数据训练人工神经网络（ANN）。在深度学习中，网络本身是学习的，因此需要庞大的数据进行学习。

学习Python数据科学
数据是新的石油。该声明说明了如何通过捕获，存储和分析满足各种需求的数据来驱动每个现代IT系统。它涉及决策业务，天气预报，研究生物学中的蛋白质结构或设计市场营销活动。所有这些情况都涉及使用数学模型，统计数据，图形，数据库以及数据分析背后的业务或科学逻辑的多学科方法。

学会脾气暴躁
NumPy代表“数值Python”，是一个由多维数组对象和用于处理这些数组的例程的集合组成的库。使用NumPy，可以对数组执行数学和逻辑运算。本教程介绍了NumPy的基础知识，例如其体系结构和环境。它还讨论了各种数组函数，索引类型等。还提供了Matplotlib的介绍。所有这些都将通过示例进行解释，以更好地理解。

了解TensorFlow 
TensorFlow是面向所有开发人员的开源机器学习框架。它用于实现机器学习和深度学习应用程序。开发和研究有趣的人工智能思想。

Learn Machine Learning Offline

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