机器学习1
CM50264
Machine learning 1
学习目标
课程内容：
本课程通过介绍机器学习的算法方法以及一系列更高级的主题(如概率技术)，提供了机器学习(ML)的核心知识与技能。
课程涵盖的主题将涉及：参数估计的数值优化；算法无监督学习(例如k-均值聚类和主成分分析)；分类和回归的判别方法；基本参数线性模型(例如，广义线性模型)、参数非线性模型(例如，决策树)、非参数模型(例如，k-最近邻)和集成方法(例如，boosting)。
学习成果：
本课程结束时，学生应该能够：
1、展示算法ML方法的系统知识，并全面理解其在具体现实问题中的应用。
2、生成算法ML方法的实际实现。
3、批判性地评估算法ML方法的相对优势和局限性。
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