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上传时间: 2019-02-14
详细说明： 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（Web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。
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