美国纽约大学Machine Learning课程主要内容能辅导吗？

　　美国Machine Learning课程可以说是近两年的辅导热门，在我们这边补习这门课的同学非常多。课程涉及的每一个知识要点我们的老师都能为同学讲解到位。因此，同学想补习美国纽约大学Machine Learning这门课的话，选择我们是绝对不会错的。

　　美国纽约大学Machine Learning课程介绍了机器学习领域涉及的一系列知识，包括分类、回归、降维、聚类和模型选择的基本方法。课程涵盖了广泛的算法，如逻辑回归，神经网络，深度学习，支持向量机，基于树的方法，期望最大化和主成分分析。

　　美国纽约大学Machine Learning课程主要内容如下：

　　1、机器学习概述。

　　2、感知机和适应机机器学习模型。

　　3、逻辑回归模型，正则化;多类分类。

　　4、支持向量机和核机器。

　　5、决策树与决策树剪枝。

　　6、贝叶斯学习。

　　7、集成方法。

　　8、涉及主成分分析的聚类和非参数模型。

　　9、神经网络和反向传播。

　　10、强化学习。

　　11、生成对抗网络，机器学习中的伦理与公平。

　　通过老师的辅导，同学应该能够理解监督和非监督学习的概念，以及采用某一模型的理论和实践标准。同时能够收集、描述、建模、探索和验证数据。同学有任何课程学习方面的问题，都可以随时让辅导老师来解答。