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- 1.静态Web服务器涵盖固定页面数据返回、命令行启动动态端口绑定。2. Python高级特性包括闭包变量修改、装饰器（定义、语法糖、执行时间统计）、property属性、with语句和上下文管理器、深拷贝和浅拷贝。3. 正则表达式涉及多字符匹配（*、{m,n}）、开头结尾匹配（^$）、字符排除匹配、分组匹配。4. 操作系统基础包括操作系统概念、虚拟机软件、Ubuntu系统、Li 1.静态Web服务器涵盖固定页面数据返回、命令行启动动态端口绑定。2. Python高级特性包括闭包变量修改、装饰器（定义、语法糖、执行时间统计）、property属性、with语句和上下文管理器、深拷贝和浅拷贝。3. 正则表达式涉及多字符匹配（*、{m,n}）、开头结尾匹配（^$）、字符排除匹配、分组匹配。4. 操作系统基础包括操作系统概念、虚拟机软件、Ubuntu系统、Li
- 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳 1.定位、目标。2. K-近邻算法涵盖距离度量、k值选择、kd树、鸢尾花种类预测数据集介绍、练一练、交叉验证网格搜索、facebook签到位置预测案例。3. 线性回归包括线性回归简介、线性回归损失和优化、梯度下降法介绍、波士顿房价预测案例、欠拟合和过拟合、正则化线性模型、正规方程推导方式、梯度下降法算法比较优化、维灾难。4. 逻辑回归涵盖逻辑回归介绍、癌症分类预测案例（良恶性乳
- 1.机器学习常用科学计算库包括基础定位、目标。2. 人工智能概述涵盖人工智能应用场景、人工智能小案例、人工智能发展必备三要素、人工智能机器学习和深度学习。3. 机器学习概述包括机器学习工作流程、什么是机器学习、模型评估（回归模型评估、拟合）、Azure机器学习模型搭建、完整机器学习项目流程。4. 机器学习基础环境安装与使用包括Jupyter Notebook使用（一级标题、Ju 1.机器学习常用科学计算库包括基础定位、目标。2. 人工智能概述涵盖人工智能应用场景、人工智能小案例、人工智能发展必备三要素、人工智能机器学习和深度学习。3. 机器学习概述包括机器学习工作流程、什么是机器学习、模型评估（回归模型评估、拟合）、Azure机器学习模型搭建、完整机器学习项目流程。4. 机器学习基础环境安装与使用包括Jupyter Notebook使用（一级标题、Ju
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