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本帖最后由 不二如是 于 2025-6-23 22:19 编辑
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2025-6-23 20:43 上传
本课程由MIT大佬Steve Brunton演讲,整个系列属于经典中的经典!
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学习机器学习可按“基石-框架-实战”三步走:先夯实高等数学、线性代数与概率统计,并用 Python 熟练实现基础算法。
掌握监督学习、无监督学习与深度学习的核心思想;
随后通过 Kaggle、天池或实际业务项目,将模型训练、调参、评估与部署完整跑通,并在复现顶会论文或开源代码的过程中持续优化工程能力与科研视野。
如此循环迭代,理论与实践互补,方能真正入门并不断精进。
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