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The Analytics Edge的中文名称应该叫做《数据分析的极限》，来自MITx。这门课最大的特点就是通过各种应用，介绍机器学习和优化的方法，使用的是统计学专用的语言R，所介绍的方法都是最经典的算法。机器学习中，监督学习的算法介绍了线性回归、逻辑回归、决策树与随机森林，非监督学习的算法介绍了分级聚类和K均值聚类；优化的方法介绍了线性优化和整数优化。
课程中很少有数学推导，完全没有介绍各种方法的原理。如果丝毫不了解机器学习的话可以有点难以接受，适合对机器学习有一定了解的人学习。即便我已经学习过机器学习，我还是被课程中介绍的各种应用惊叹道，原来如此简单的算法可以有如此丰富多彩的应用。
这门课的作业可以叫做非常多，每一周有三个应用的作业，就是使用R建立模型然后进行预测和分析，一个作业一不小心就要花1个小时。做完三个作业就会被数据中的各种变量搞晕了。
还有一个非常精彩的地方是，在课程上到一半的时候会在Kaggle上组织一场竞赛，竞争可谓非常激烈啊，相差零点几的分数就会差好几百人。最后实在不想为了那么一丁点提升而绞尽脑汁，在2000余人中，最终排名500多，由于是第一次我自认为还是不错了。
下面是课程中每一张所使用的例子的总结：
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