这门课中，我们主要讲解经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，也将讲解近几年才出现的如XGBoost、LightGBM等集成学习算法。此外，这门课还会讲解利用机器学习解决问题的实用技术，还包括Python、Scikit-learn工具的使用等等。

通过这门课，学习者将初步理解主流的机器学习算法，并且可以用机器学习技术解决现实生活中的问题。

与国内外很多非常优秀的机器学习课程或作品相比（如吴恩达机器学习课程、李航老师的统计学习方法、周志华老师的《机器学习》等），本课程对初学者来说，属于“雪中送炭”，而不是“锦上添花”，更适合初学者学习，主要解决初学者的三个问题：就是资料太多，难以取舍；理论性强，初学比较困难；代码资料比较少。只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。

课程主讲：黄海广，博士，副教授，硕士生导师。

课程地址：

https://www.icourse163.org/course/WZU-1464096179

课程资料包括所有章节的代码和课件等等，读者可以直接在github下载，地址：

https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course

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