机器学习课程定位为AI人工智能领域的技术基础课程，旨在培养AI模型训练和模型优化技术能力。

机器学习皆在解决企业实际数据挖掘问题，包括分类、回归、聚类等核心场景，通过一套课即可达到数据挖掘任务目标，更好从大量数据中挖掘出有价值的信息。

面向0基础专业学生及初学者，系统讲解机器学习基础理论、算法原理和典型应用。课程涵盖监督学习、无监督学习、聚类、分类等核心内容，每个算法都有配套案例，最后通过完整数据挖掘案例教学帮助学生理解机器学习在数据挖掘等领域的应用。

讲解方式：
本课程通过简洁、高效、通俗易懂案例教学来讲授人工智能领域核心机器学习技术，系统性讲解了机器学习核心概念、监督学习及无监督学习算法，以解决实际需求为导向，培养学生可以选择不同算法构建模型，从而解决实际问题。课程案例极其丰富，并兼具有趣性和实战。

课程亮点：
1. 通过课程系统化、体系化的学习机器学习核心算法，每个算法先案例、再原理、后进阶算法推导演示，不仅知其然，还让学生知其所以然。
2. 解决学生学习机器学习入门难、公式多、理论难等核心问题，掰开了揉碎了带着大家入门AI，学完本套课程即可轻松那些机器学习，为我们轻松打开AI之门。
3. 通过高效讲解机器学习常用术语、算法分类、建模流程等抽象概念内容，让学生构建机器学习建模完整流程，能够应对实际工作中数据决策问题。
4. 课程采用Anaconda的Conda方式创建沙箱环境，构建机器学习开发环境，无缝对接企业实际开发环境及项目需求。
5. 课程综合案例引入了南方电网真实业务场景，从项目环境搭建、数据预处理、定义电力负荷模型、查看数据整体和各小时负荷分布、特征工程、模型训练及模型预测，最后呈现模型预测效果，很好解决电力负荷预测的实际问题。
6.通过课程学习，足以支撑完成企业级数据挖掘预测任务。

学完本课程能够收获：
1.掌握机器学习算法基本原理
2.掌握机器学习算法的分类
3.掌握使用机器学习模型训练的基本流程
4.掌握 Sklearn 等常用机器学习相关开源库的使用
5.熟练使用机器学习相关算法进行预测分析
6.能够基于实际场景匹配合适的机器学习算法解决实际业务问题
7.本课程从机器学习核心概念、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树算法、集成学习算法、Kmeans聚类算法、数据挖掘综合案例-南方电网电力负荷预测

本视频主要面向的群体是：
该课程是”零基础入门Python+AI大模型开发“课程中第三阶段，皆在培养学生机器学习算法建模能力。
通过整个体系课程致力于培养新一代的AI大模型开发工程师/算法工程师，适合三类人群，如下：
第一类人群为刚毕业处于迷茫期，处于该阶段同学没有工作经验，期待学习有前景的AI大模型技术。
第二类人群为零基础、想转行，有想法致力于通过AI大模型解决实际问题。
第三类人群主要是想晋升加薪，具备Java、前端、大数据、运维、嵌入式等开发经验，面临职场瓶颈期，期待自我提升。

需要基础：Python基础语法、大模型Python语言进阶、数据处理与统计分析【参考学习路线图】

课程内容：
课程共分为两个阶段，共计9天内容：机器学习概述1天、KNN算法1天、线性回归算法2天、逻辑回归算法1天、决策树算法1天、集成学习算法1天、KMeans算法1天、数据挖掘案例1天