欢迎通过实际项目和案例研究进入机器学习世界的沉浸式旅程。本课程旨在弥合理论知识和实际应用之间的差距，为参与者提供使用 Python 解决机器学习挑战的实践经验。

在本课程中，您不仅将学习机器学习的基本概念，还将它们应用于各种案例研究，涵盖线性回归、聚类、时间序列分析和分类技术等主题。该课程的实践性质确保您获得设置环境、实施算法和解释结果方面的实用技能。

无论您是希望掌握基础知识的初学者，还是旨在提高实践技能的经验丰富的从业者，本课程都能提供全面的学习体验。准备好通过参与项目和案例研究来探索、编码并获得有关机器学习应用的宝贵见解。让我们一起踏上这段旅程，利用 Python 释放机器学习的潜力。

第 1 讲：机器学习案例研究简介

本节以对机器学习案例研究的深刻概述来开始本课程。第 1 讲简要介绍了机器学习的各种应用，为后续讲座中涉及的实践项目和案例研究奠定了基础。

第 2 讲：环境设置

准备好深入实际实施。第 2 讲指导参与者完成环境设置，确保执行机器学习项目的无缝体验。本讲座涵盖了实践课程所需的基本工具、库和配置。

讲座3-8：线性回归技术

深入研究线性回归方法，重点关注问题陈述和实践实现。第 3-8 讲涵盖正态线性回归、多项式回归、向后消除、稳健回归和逻辑回归。通过实际例子了解每种技术的细微差别及其应用。

讲座 10-15：k-Means 聚类和人脸检测

使用 k-Means 探索有趣的聚类世界。第 10-15 讲将指导您创建分散图、计算欧几里德距离、打印质心值以及应用 k 均值来分析人脸检测挑战。

讲座16-19：时间序列分析

揭开时间序列建模的秘密。第 16-19 讲将引导您完成创建时间序列模型、训练和测试数据以及使用比特币数据等现实世界示例分析输出的过程。

讲座20-29：分类技术

踏上分类技术之旅。第 20-29 讲涵盖水果类型分布、逻辑回归、决策树、k 最近邻、线性判别分析、高斯朴素贝叶斯和绘制决策边界。全面了解使用不同算法对数据进行分类。

讲座30-41：默认预测案例研究

将您的技能应用于预测违约的现实场景。第 30-41 讲将指导您使用混淆矩阵和 AUC 曲线定义问题陈述、数据准备、特征工程、变量探索和可视化。

本课程提供机器学习的整体方法，将理论概念与实际案例研究相结合，使参与者能够掌握Python中各种算法的实现。