在本模块中，我们将深入研究两种最基础的机器学习算法：K-Means 和支持向量机。首先，我们将比较机器学习的两个分支：有监督学习和无监督学习。然后，我们将深入探讨 K-近邻分类和 K-Means 聚类之间的具体异同。最后，我们将深入研究 K-Means 和 SVM，学习它们背后的基本理论以及如何在 Python 中实现每一种方法。

在本模块中，我们将探索一些高级人工智能技术。我们将从基于树的算法开始，这种算法因使用随机森林进行分类和回归而变得流行。然后，我们将从不同模型的实验开始，逐步学习神经网络。我们将在 Tensorflow 游戏场花一些时间熟悉神经网络背后的各种机制。最后，我们将编写自己的神经网络代码，对未知数据进行预测。

在本模块中，我们将完成一个从健康数据预测糖尿病的课程项目。我们将通过实施不同的回归器来比较它们，并在测试集上检查误差。