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課程簡介
應用材料簡介 Machine Learning
- 統計學習與機器學習
- 反覆運算和評估
- 偏差-方差權衡
使用 Scala 進行機器學習
- 庫的選擇
- 附加工具
回歸
- 線性回歸
- 泛化和非線性
- 習題
分類
- 貝葉斯複習
- 樸素貝葉斯
- 邏輯回歸
- K-最近鄰
- 習題
交叉驗證和重採樣
- 交叉驗證方法
- Bootstrap
- 習題
無監督學習
- K-means 聚類
- 例子
- 無監督學習和超越 K 均值的挑戰
最低要求
瞭解 Java/Scala 程式設計語言。建議基本熟悉統計學和線性代數。
14 時間: