最佳答案

• 

  課程顧問-小管家 2023-04-27 12:27:58

  立即咨詢

  　　加州大學洛杉磯分校模式識別和機器學習這門課介紹了模式識別和機器學習的基本概念、理論和算法，用于計算機視覺、語音識別、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計、信息檢索和生物信息學。這門課涵蓋的主題有：貝葉斯決策理論、參數(shù)和非參數(shù)學習、數(shù)據(jù)分組、分量分析、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習等。每周課程要點如下：

  

  　　1、模式識別概述：問題、應用、示例。

  　　2、貝葉斯決策理論：貝葉斯規(guī)則，判別函數(shù);損失函數(shù)和貝葉斯誤差分析。

  　　3、分量分析和維數(shù)縮減：主成分分析，人臉建模主動表觀模型，自動編碼器;費歇線性判別。

  　　4、助推技術：感知器、反向傳播;分析、級聯(lián)和決策策略。

  　　5、非公制方法：決策樹和隨機森林;句法模式識別及人類句法分析示例。

  　　6、支持向量機：支持向量分類器;損失函數(shù)，潛在支持向量機(SVM)。

  　　7、參數(shù)學習：最大似然估計;充分統(tǒng)計和最大熵。

  　　8、非參數(shù)學習：神經(jīng)網(wǎng)絡分類器和誤差分析。

  　　9、深度學習：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習。

  　　同學可以把自己沒有掌握的內(nèi)容告訴我們的課程輔導老師，老師會根據(jù)同學的實際學習情況規(guī)劃輔導內(nèi)容，幫助同學全面深入地學習課程知識。

其他答案