机器学习是什么机器学习作为AI领域最核心的技术|机器学习和自然语言处理是什么，不妨来了解一下( 三 )

讲授案例
贪心科技课程的一个亮点在于，区别于传统的线上课程，他家的课程不仅仅使用视频讲解，而是通过视频、文字以及图片的结合，达到了传统视频教学无法比拟的教学效果。比如在解释“深度学习”时，为了让同学们真正理解深度学习的概念，李文哲老师将深度学习与浅层学习通过图形的方式做了对比，将深度学习表达为“浅层学习的叠加” ，将深奥的理论概念通过只言片语便轻松的讲解出来了。

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课程中间穿插的小选择题轻松有趣，帮助我们完全浸入学习的氛围。答题之后，会有专业的答案解析，当然，如果感觉题目太难，还可以相应的调整题目难度，十分人性化。

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最后，每个小节之后还会有非常精简的课程总结，方便同学们及时回顾本节学习的内容，让大家学的扎实。

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课程是以幻灯片的形式一页页呈现，从实用性上来说，由于是近几年的课程，课程的内容比较新，讲解也很通俗易懂，展示也做到了图文并茂。这套课程由于线上上课，购买之后随时可以使用，还是比较适合时间不好分配的上班族或者学生进行使用。这门课需要的基础知识不多，并且课程当中知识点讲解比较透彻，作为小白十分容易上手，再加上有助教老师的答疑，学习起来可以算是毫不费力。学完全套课程之后可以达到初级算法工程师的标准，技术上完全可以胜任。
基础知识
这门课程要求并不高，只需要具备高中以上数学基础，了解简单的统计与线性代数；最好有半年以上编程经验，包括但不限于Python 。
Jeremy-程序员机器学习入门

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相较于吴恩达的“数学优先”教学模式， Jeremy更加追求“代码优先”的实用路线，因此他的课程风格一般以实操训练为重点。
根据主页介绍，这门课程主要囊括了两种模型：基于决策树的模型和基于梯度下降的模型。

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由于这门课程以实操为侧重点，对数学理论及一些概念并没有做过多的阐述，因此其课程设置与其它课程比起来较为独特。
但是既然Jeremy想走实操路线，那这门课程的局限性也就显而易见。对基础不好的同学来说，这门课有些难以上手，需要自行恶补用到的数学知识。
基础知识
这门课需要童鞋们有一定的数学基础，特别是线性代数、微积分以及概率论；其次需要提前掌握基本的Python语法；另外因为是英语授课，所以还需要一定的英语基础。