课程信息
课程介绍
课程简介:
课程讲解机器学习(深度学习)算法基本原理,以及如何应用这些机器学习算法实现行业应用。
培训目标:
·了解机器学习概要
·学习广义线性模型
·经典概率模型
·决策树及其组合模型 Ensemble Models
·非监督学习模型 Unsupervised Learning
·人工神经元网络 Artificial Neural Networks
培训对象:
对机器学习算法原理和应用感兴趣,具有一定编程(Python)和数学基础(线 性代数、微积分和概率论)的管理和技术人员
学员基础:有一定的机器学习基础
培训内容:
主题 | 内容 |
机器学习概要 | a) 什么是机器学习 & 与传统软件开发的异同 |
广义线性模型 | a) 感知器模型 Perceptron |
经典概率模型 | a) 朴素贝叶斯 Na?ve Bayes |
决策树及其组合模型 | a) 决策树 Decision Tree: ID3 & CART |
非监督学习模型 | a) 聚类 Clustering: K-‐Means, Hierarchy |
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