机器学习 吴恩达

机器学习 吴恩达

机器学习MLmachine learning

此课程将广泛介绍机器学习、数据挖掘与统计模式识别的知识。主题包括:(i) 监督学习(参数/非参数算法、支持向量机、内核、神经网络)。(ii) 非监督学习(聚类、降维、推荐系统、深度学习)。(iii) 机器学习的优秀案例(偏差/方差理论;机器学习和人工智能的创新过程)课程将拮取案例研究与应用,学习如何将学习算法应用到智能机器人(观感,控制)、文字理解(网页搜索,防垃圾邮件)、计算机视觉、医学信息学、音频、数据挖掘及其他领域上。

共113课时19小时28分58秒

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