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课程大纲
应用材料简介 Machine Learning
- 统计学习与机器学习
- 迭代和评估
- 偏差-方差权衡
使用 Scala 进行机器学习
- 库的选择
- 附加工具
回归
- 线性回归
- 泛化和非线性
- 习题
分类
- 贝叶斯复习
- 朴素贝叶斯
- 逻辑回归
- K-最近邻
- 习题
交叉验证和重采样
- 交叉验证方法
- Bootstrap
- 习题
无监督学习
- K-means 聚类
- 例子
- 无监督学习和超越 K 均值的挑战
要求
了解 Java/Scala 编程语言。建议基本熟悉统计学和线性代数。
14 小时