【导读】现在生产经营越来越机械化，需要更多的专业人才。所以市场上人才匮乏。学习人工智能工程师对个人有很大的帮助。那么，机器学习有哪些课程呢？
1.机器学习导论
熟悉机器学习领域的经典算法、模型和任务，学会构建和配置机器学习环境，学会利用线性回归解决一个实际问题。
2.逻辑回归分析、神经网络和SVM
主数据集探索；了解分类任务算法的原理(Logistic回归、神经网络、SVM)；学会在scikit-learn的框架下使用各种分类算法对具体任务进行分类。
3.决策树模型和集成学习算法
损失函数：信息增益和基尼系数；划分：穷举搜索和近似搜索；规律性：L2/L1；过拟合的预防：预剪枝和后剪枝；装袋原理；助推原理；流行的GBDT工具：XGBoost和LightGBM。
4.聚类、降维和矩阵分解
主成分分析(PCA)；独立分量分析(ICA)；非负矩阵分解(NFM)；隐藏因素模型(LFM)；k-k均值聚类和混合高斯模型GMM(EM算法)；吸引子传播聚类算法(仿射传播聚类算法)。
5.特征工程和模型融合推荐系统的实现
学习常用的数据预处理方法和特征编码方法；学习特征工程的一般原理；结合各种特征工程技术和机器学习算法实现推荐系统。
希望大家能明确自己的发展方向和需求，选择合适的行业发挥自己的才能，以后有更好的生活。关于“机器学习有哪些课程？”有需要的可以积极申请，通过培训考试，拿到证书。
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