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-