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- 机器学习算法概览：简要介绍机器学习算法的分类、发展历程和应用场景。
- 数学基础回顾：复习线性代数、概率论与数理统计以及微积分等基础知识，为后续算法解析做铺垫。
- 感知机算法：介绍感知机模型的数学原理、公式推导，并使用Python实现感知机分类器。
- k-近邻算法：讲解k-近邻算法的原理、距离度量方法，以及Python实现。
- 朴素贝叶斯分类器：阐述朴素贝叶斯分类器的数学原理、特征条件独立假设和Python实现。
- 决策树与随机森林：介绍决策树的构建过程、特征选择标准，以及随机森林的原理和Python实现。
- 逻辑回归：讲解逻辑回归模型的数学原理、公式推导，包括正则化技术的应用，以及Python实现。
- 支持向量机（SVM）：详细推导支持向量机的数学原理、核函数的选择，以及使用Python实现SVM分类器。
- 线性回归与岭回归：介绍线性回归模型的数学原理、最小二乘法求解，以及岭回归正则化技术的Python实现。
- 集成学习：讲解Bagging、Boosting等集成学习策略的原理，以及AdaBoost、GBDT等算法的Python实现。
- 聚类分析：推导K-means、层次聚类等聚类算法的数学原理，并提供Python实现。
- 降维与特征提取：介绍主成分分析（PCA）、t-SNE等降维技术的数学原理及Python实现。
- 神经网络基础：讲解神经元模型、感知器、多层前馈网络等神经网络的基本原理和Python实现。
- 深度学习：介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型的数学原理、网络结构和Python实现。
- 优化算法：讲解梯度下降、随机梯度下降、Adam等优化算法的原理及其在机器学习中的应用。
- 模型评估与选择：介绍交叉验证、ROC曲线、AUC值等模型评估指标的数学原理及Python实现。
- 模型调优与超参数搜索：讲解网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数优化技术的原理和应用。
- 特征选择与特征工程：介绍特征选择的方法、特征提取和特征编码等特征工程技术的原理和实践。
- 机器学习中的伦理与公平性：探讨机器学习算法可能带来的伦理和公平性问题，以及相应的应对策略。
- 实战案例：通过实际案例，展示如何将上述机器学习算法应用于实际问题，如图像分类、文本情感分析等。