覆盖了算法、大数据、神经网络系统
我们选择这个行业里实战派老师、从学习到实践
一阶段；
机器学习基础
配置开发环境；学习回归算法，一维数据的 NumPy 和 Pandas 操作；二维数据的 NumPy 和 Pandas 操作；以及可视化库Matplotlib
二阶段：
探索数据集
学习决策树和随机森林以及向量机算法。项目一探索数据集：利用统计分析工具对观测数据建立模型，分析科比生涯数据；项目二探索数据集：利用统计分析工具对观测数据建立模型，再用算法进行信用卡欺诈检测；项目三决策树和随机森林数据处理：使用Kaggle分析泰坦尼克号获救指数。
三阶段：
机器学习进阶
神经网络的学习，Tensorflow框架的使用，Mnist手写字体识别，PCA降维与SVD矩阵分解，以及聚类与集成算法
