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机器学习算法详解

79课时 |
23119人已学 |
免费
课程介绍

机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。

本课程将详细介绍机器学习的常用算法概念及原理,包括回归、支持向量机、贝叶斯等。

课程大纲

 

目录:

基本内容

学习目标

 

基本内容

  • 机器学习的几个基本概念
  • 机器学习的实质
  • 机器学习方法的三要素
  • 经验风险与结构风险(建模的过程中遇到的问题)

 

学习目标:

  • 了解和机器学习相关的概念
  • 了解机器学习的实质
  • 了解常见损失函数
  • 了解经验风险与结构风险
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