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介绍
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课程概述
机器学习是各类人工智能实际应用中不可缺少的基础，本课程面向对机器学习感兴趣的同学，系统地讲解机器学习的基本概念和思想、代表性算法、实验设计和分析方法，培养同学算法设计、问题分析和实际应用能力。
课程目标
本课程讲解机器学习的基本概念和思想，介绍和分析不同类型学习方法的主要思想和代表性算法，使学生了解各种学习问题的背景,并掌握机器学习体系结构、基本框架、主要算法以及实验设计和分析方法。通过课程学习，除能够掌握十余种重要的学习方法以外，还重点培养同学的算法设计和问题分析能力，使得同学在课后具有更进一步的快速学习与实际应用的基础与能力。
考核评价
通过学习，学员会掌握以下的知识点： 1、决策树学习与贝叶斯学习； 2、假设检验； 3、基于实例的学习； 4、支持向量机和无监督学习；
讲师介绍
详细介绍
适用对象：计算机行业从业人员
主要内容：
机器学习是各类人工智能实际应用中不可缺少的基础，本课程面向对机器学习感兴趣的同学，系统地讲解机器学习的基本概念和思想、代表性算法、实验设计和分析方法，培养同学算法设计、问题分析和实际应用能力。
课程属性：专业岗位技能类
第一章 绪论
第二章 决策树学习（I）
第三章 决策树学习（II）和贝叶斯学习
第四章 马尔可夫模型和隐马尔可夫模型
第五章 假设检验
第六章 基于实例的学习
第七章 支持向量机（I）
第八章 支持向量机（II）和无监督学习
第九章 集成学习
第十章 EM算法
第十一章 迁移学习
第十二章 深度学习简介
第十三章 机器学习理论
第十四章 复习总结
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