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课程介绍
机器学习是一门多领域交叉学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。人工智能时代,大数据万物互联都离不开机器学习作为基础。 课程主要讲解人工智能领域中的机器学习的学习模型,内容有:聚类模型、降维模型、回归模型和分类模型,并使用主流人工智能框架进行项目开发,深入理解算法原理与实现步骤。
适合所有对机器学习感兴趣但是没有基础的学员
第1节 · 正则化概述
第2节 · 生成模型
第3节 · 判别式模型
第4节 · 课程总结
第5节 · 经典监督学习算法-决策树
第6节 · 经典监督学习算法-回归算法
第7节 · 经典非监督学习算法-期望最大算法(EM算法)
第8节 · 经典非监督学习算法-Kmeans聚类
第9节 · 监督学习与非监督学习简介
第1节 · 聚类模型
第2节 · 降维模型
第3节 · 机器学习模型评估指标
第4节 · 机器学习模型复杂度度量
第5节 · 回归模型
第6节 · 分类模型(一)
第7节 · 分类模型(二)
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