最新整理！一套硬核机器学习教程（含项目/源码/数据/课件），免费开放下载~

但大部分人苦于不知从何入手，往往抓不到学习重点。或是止步于晦涩难懂的理论和烧脑的算法，顾此薄彼，一番折腾下来，直接从入门到放弃。

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现将内容罗列于此，可直达文末免费下载。

一、环境搭建与准备

1. Anaconda集成环境安装（Python 3.6、wave、NumPy、Matplotlib）

2. 库安装（OpenCV、PyAudio、librosa）

3. 集成开发环境安装（VS code或PyCharm）

二、NumPy的使用以及机器学习中的数据

1. 机器学习中的数据类型以及NumPy的使用

2. 表格类型数据

3. 图形、波形类型数据

4. 文本类型数据

5. 数据可视化与Matplotlib和OpenCV库的使用

6. 实践练习：生成或录制声音并进行可视化

三、机器学习中的数据处理

1. 基础数据可视化方法

2. 可视化库的选择

3. 表格数据特征以及可视化

4. 图形数据特征以及处理方法

5. 波形数据特征以及处理方法

6. 实践练习：图像滤波算法实战（浮雕滤波、平均模糊、低通滤波、纵向边缘、横向边缘）

四、机器学习模型的构建与优化

1. 一个简单的线性回归问题

2. 多维建模以及优化问题

3. 自编算法的难点

4. 实践：获取近期股票数据进行预测

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