机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向，应用领域非常广泛，涉及到的算法也是种类繁多。
根据所处理的数据种类的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型。
那说到监督学习、无监督学习，《统计学习方法》可以说是必学宝典了！许多互联网企业的面试、笔试题目都参考这本书。
这本书第一版就包含了众多主要的监督学习算法与模型，通过作者 6 年时间的努力，第二版已正式发布啦！
第二版加入了无监督学习的主要算法和模型。相信你也开始拿起书啃起来了吧？
虽说这本书是机器学习的入门书，但是内容一点都不简单！
所以为了帮助大家更好的理解这本书，在统计学习方法第二版刚出来不久，我们就找老师进行磨课，耗时6个月，终于推出第二版《统计学习方法》全套视频讲解课程！
开班课会让你知道统计学习方法在机器学习中的必要性，还有学习这本书的学习方法及最佳的学习路径！
章节导学课，以思维导图方式清晰呈现本章知识框架，强调章节学习的重难点；同时按入门难易度精心筛选学辅资料，扩充你的新视野；
从数学基础过渡到机器学习算法，整体逻辑清晰，逐步手推公式，即便你基础薄弱，也能跟着老师思路学明白
只懂算法没有实操肯定不够。所以我们把课程中讲解的核心算法全部进行代码实现！全部学完，你对算法的运行原理会理解的特别深刻。
22章内容+28小时视频课+75天学习时间+30个学习任务
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深挖理论这条路很难，但是坚持学完的人，你的路会很宽
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