本课程旨在提供对数据科学方法的严格处理，从经典统计方法到现代机器学习方法。该模块提供了许多方法的详细数学解释，包括受监督和无监督的学习技术，例如线性回归，逻辑回归，加性模型，神经网络，随机森林和整体学习。
数据科学方法的理解和应用：学生将深入理解数据科学方法，从经典统计方法到现代机器学习方法。他们将学会如何应用这些方法来分析和处理各种类型的数据，并从中提取有用的信息和见解。
数学解释能力：课程将提供对各种数据科学方法的详细数学解释，包括线性回归、逻辑回归、加性模型、神经网络、随机森林等。学生将能够理解这些方法背后的数学原理和推导过程。
受监督和无监督学习技术：学生将学习受监督和无监督学习技术，包括线性回归、逻辑回归、聚类、降维等。他们将了解这些技术的原理、优缺点以及在实际问题中的应用场景。
机器学习算法的应用：学生将学会应用各种机器学习算法，如神经网络、随机森林等，来解决实际的数据科学问题。他们将了解如何选择合适的算法，并对其进行调参和优化，以获得最佳的预测性能。
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