这门课以“原理讲解+Python编程实现+代码详解”为主线，带你从零搭建机器学习开发环境，理解分类、回归、预测三大模型脉络，并掌握相关性分析与灵敏度分析的核心方法。你将学会用Anaconda管理虚拟环境，在VSCode中运行代码，使用pandas、seaborn绘制相关性矩阵热力图，借助SALib完成Sobol全局灵敏度分析，读懂Pearson相关系数、S1与ST等关键指标。课程适合参加数学建模、数据分析竞赛的本科生，也适合需要处理科研与实验数据、开展模型预测与回归分析的研究生和初学者。学完后，你不仅能配置Python工具链，还能把抽象概念落到代码实践，为后续机器学习建模、数据分析和复杂系统参数研究打下扎实基础。