Requirements
- 安卓手机：需要一台能够安装QPython的安卓手机
- QPython版本：确保您的QPython版本不低于3.2.9
- 个人电脑（可选）：建议您拥有自己的个人电脑，以便在学习过程中获得更好的体验（可选项）
- 有一定的Python编程基础：你需要完整学习过《QPython使用教程》和《Python语法入门》并对Python编程有初步的掌握。
- 英语能力：你需要具备一定的英语阅读能力，可以借助工具阅读Python编程中的代码和英文注释。
Features
- 手机学习：只需手机即可完成学习。
- 交流社区：提供QPython及PGPT生成式AI同学交流社区，方便互相学习和交流。
- 教练1v1指导（需要订阅VIP会员）：课程提供教练指导，以帮助您更好地学习。
Target audiences
- Python开发者：已经具备一定Python编程基础的开发者，希望扩展他们的技能集，了解机器学习。
- 技术创新者：追求技术前沿，希望将最新的机器学习技术应用到项目中，为用户提供更智能体验的创新者。
- 学生：在高校或其他教育机构学习计算机科学、数据科学或相关专业的学生，希望增加实践经验并提升就业竞争力。
关于 Scikit-learn
Scikit-learn 是一个开源的 Python 库，广泛应用于机器学习和数据科学领域。它提供了简单而高效的工具，适用于数据挖掘、数据分析以及构建机器学习模型。Scikit-learn 建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 等科学计算库的基础之上，专注于机器学习模型的实现，既适合初学者，也适合有经验的开发者。
主要特点：
-
简单易用： Scikit-learn 提供了一致的接口来调用不同的机器学习算法，使用起来十分直观。几行代码就能实现复杂的机器学习任务，极大地降低了使用难度。
-
广泛的算法支持： Scikit-learn 包含了众多的机器学习算法，包括：
- 分类算法：如支持向量机（SVM）、k-近邻（KNN）、决策树、随机森林等。
- 回归算法：如线性回归、岭回归、Lasso 回归等。
- 聚类算法：如 K-means、DBSCAN、层次聚类等。
- 降维算法：如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
- 模型选择与评估工具：如交叉验证、网格搜索等，用于超参数调优和模型评估。
-
强大的数据预处理工具： Scikit-learn 提供了丰富的数据预处理功能，如数据标准化、归一化、缺失值处理、编码分类数据等，这些功能是进行机器学习建模的基础。
-
数据集管理： 除了提供算法，Scikit-learn 还自带了一些经典的数据集，如鸢尾花数据集（Iris）、波士顿房价数据集、手写数字数据集等，适用于实验和学习。
-
高效的性能： 基于 NumPy 和 SciPy，Scikit-learn 在实现机器学习算法时可以充分利用底层的优化，从而提供较高的计算效率，适合大规模数据处理。
课程介绍
在这门课程中，我们将带领您深入学习 scikit-learn，一个广泛应用的机器学习库，它为各种数据分析任务提供了强大的支持。从数据预处理到模型评估，scikit-learn 提供了一整套易用的工具，帮助您在实际项目中构建、训练和优化机器学习模型。
本课程通过理论与实践相结合的方式，帮助您掌握机器学习的基本概念和常用算法。无论您是机器学习新手，还是有一定经验的学习者，都能通过本课程获得实用的技能和工具，提高您在机器学习领域的能力。
课程亮点：
- 全面系统：覆盖从环境搭建、数据预处理到模型评估的全流程，帮助您构建完整的机器学习工作流。
- 实践驱动：每章内容都结合实际案例，帮助您在动手实践中巩固所学知识。
- 深入浅出：以简单易懂的方式介绍机器学习和 scikit-learn 的使用，让学习过程轻松愉快。
通过学习本课程，您将能够：
- 熟练使用 scikit-learn 构建机器学习模型。
- 掌握数据预处理、模型评估和优化技巧。
- 提高机器学习项目的效率和可维护性。
无论您是想提升个人技能，还是准备将机器学习应用到实际问题中，本课程都能为您提供坚实的基础和实战经验。
