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  課程顧問-小管家 2022-01-24 22:45:01

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  　　美國Machine Learning課程可以說是近兩年的輔導(dǎo)熱門，在我們這邊補習這門課的同學非常多。課程涉及的每一個知識要點我們的老師都能為同學講解到位。因此，同學想補習美國紐約大學Machine Learning這門課的話，選擇我們是絕對不會錯的。

  　　美國紐約大學Machine Learning課程介紹了機器學習領(lǐng)域涉及的一系列知識，包括分類、回歸、降維、聚類和模型選擇的基本方法。課程涵蓋了廣泛的算法，如邏輯回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度學習，支持向量機，基于樹的方法，期望最大化和主成分分析。

  

  　　美國紐約大學Machine Learning課程主要內(nèi)容如下：

  　　1、機器學習概述。

  　　2、感知機和適應(yīng)機機器學習模型。

  　　3、邏輯回歸模型，正則化;多類分類。

  　　4、支持向量機和核機器。

  　　5、決策樹與決策樹剪枝。

  　　6、貝葉斯學習。

  　　7、集成方法。

  　　8、涉及主成分分析的聚類和非參數(shù)模型。

  　　9、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播。

  　　10、強化學習。

  　　11、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，機器學習中的倫理與公平。

  　　通過老師的輔導(dǎo)，同學應(yīng)該能夠理解監(jiān)督和非監(jiān)督學習的概念，以及采用某一模型的理論和實踐標準。同時能夠收集、描述、建模、探索和驗證數(shù)據(jù)。同學有任何課程學習方面的問題，都可以隨時讓輔導(dǎo)老師來解答。

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