本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:
(一)监督学习(参数/
非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。(二)无监督学习
(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。(三)在机器学习的最佳实践(偏差/
方差理
论;在机器学习和人工智能创新过程)。本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何
运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(W
eb 搜
索,反垃圾邮件),计
算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。
本课程需要 1
0 周
共 1
8 节
课,