文件名称:
machine-learning-uiuc：:desktop_computer:CS446：2018年Spring机器学习，伊利诺伊大学香槟分校-源码
开发工具:
文件大小: 239mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-06
详细说明：目录：
课程信息：
机器学习的目标是构建可以适应数据并从中学习的计算机系统。 在本课程中，我们将涵盖三个主要领域：
判别模型
生成模型
强化学习模型
特别是，我们将介绍以下内容：
线性回归
逻辑回归
支持向量机
深网
结构化方法
学习理论
k均值
高斯混合
期望最大化
马尔可夫决策过程
Q学习
先决条件：
Python中的概率，线性代数和熟练程度。
推荐文字：
讲师：
Alexander Schwing，网站
Matus Telgarsky，网站
作业
作业1：简介+ Python-Colin设计，Yucheng评论
作业2：线性回归-Raymond设计，Jyoti撰写
作业3：二
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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