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完成本课程后的学习成果，学生将能够：1。了解机器学习的基本原理，包括其定义和不同类型的学习范例。2。应用数据预处理技术，例如清洁，集成和还原以准备数据集进行分析。3。实施关联规则挖掘技术，包括频繁的项目集生成和APRIORI算法，以进行模式发现。4。使用线性回归，逻辑回归，决策树和幼稚的贝叶斯等技术开发回归和分类模型。5。利用Python来实施聚类方法，分类算法和回归技术，以实现现实世界数据分析。
主要关键词
