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机器学习之机器学习绪论

已完结
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适合人群刚开始了解机器学习的同学已参加学习155
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课程大纲
本课程是机器学习的普及课程,是最基础的课程,主要介绍机器学习的定义、分类(回归学习与分类学习、监督学习与无监督学习)、基本术语(维数、学习、训练、学习器、样例、聚类、泛华、鲁棒、分布等);介绍什么是假设空间(概念学习与归纳学习、假设空间、版本空间);讲解归纳偏好与可爱的奥卡姆剃刀(这里还有没有免费的午餐);讲解了机器学习的发展历程;最后贯串了机器学习常用的学习算法和辅助知识。
展开详情
第一章:机器学习的定义(从西瓜分类而来)、分类(回归学习与分类学习、监督学习与无监督学习)
第二章:基本术语(维数、学习、训练、学习器、样例、聚类、泛化、鲁棒等)
第三章:介绍什么是假设空间(概念学习与归纳学习、假设空间、版本空间)
第四章:讲解归纳偏好与可爱的奥卡姆剃刀
第五章:机器学习的发展历程
第六章:机器学习的学习算法以及其他常用知识

明星讲师

王而川
CEO/董事长/总经理
F学院创始人,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。
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