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课程目录
课程笔记
课时1：机器学习 绪论（一）
课时2：机器学习 绪论（二）
课时3：机器学习 绪论（三）
课时4：机器学习 绪论（四）
课时5：监督学习（一）
课时6：监督学习（二）
课时7：森林道路（一）
课时8：森林道路（二）
课时9：森林道路（三）
课时10：用无监督学习方法来调研图像（一）
课时11：用无监督学习方法来调研图像（二）
课时12：用无监督学习方法来调研图像（三）
课时13：用无监督学习方法来调研图像（四）
课时14：用无监督学习方法来调研图像（五）
课时15：用无监督学习方法来调研图像（六）
课时16：分簇聚类方法（一）
课时17：分簇聚类方法（二）
课时18：聚类（一）
课时19：聚类（二）
课时20：聚类（三）
课时21：非参数方法（一）
课时22：非参数方法（二）
课时23：非参数方法（三）
课时24：多元化与参数分析（一）
课时25：多元化与参数分析（二）
课时26：多元化与参数分析（三）
课时27：多元化与参数分析（四）
课时28：多元化与参数分析（五）
课时29：多元化与参数分析（六）
课时30：机器学习（一）
课时31：31 机器学习（二）
课时32：机器学习（三）
课时33：机器学习（四）
课时34：机器学习（五）
课时35：多层感应器（一）
课时36：多层感应器（二）
课时37：多层感应器（三）
课时38：多层感应器（四）
课时39：多层感应器（五）
课时40：多层感应器（六）
课时41：多层感应器（七）
课时42：多层感应器（八）
课时43：多层感应器（九）
课时44：多层感应器（十）
课时45：多层感应器（十一）
课时46：多层感应器（十二）
时长：18分0秒
日期：2018/07/17
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上传者：
老白菜
课程介绍
机器学习是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。
主讲人简介
贝尔实验室基础科学研究院（中国）院长、朗讯科技（中国）有限公司执行总监、清华大学信息技术研究院指导委员会委员。
相关标签：
机器学习
聚类
有监督
无监督
多层感知
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