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主要内容
- 教程和文章：
- 基础知识：涵盖机器学习和数据科学的基础概念，如监督学习、无监督学习、特征工程等。
- 算法详解：详细介绍各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
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实践案例：提供实际案例和项目，帮助读者将理论知识应用于实践中。
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课程：
- 入门课程：适合初学者的课程，从零开始讲解机器学习和数据科学的基...