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課程目標(biāo)：

1、了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理

2、基本掌握深度學(xué)習(xí)技術(shù)

3、理解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在中文信息處理領(lǐng)域的應(yīng)用方式

課程目標(biāo)本人理解：

課程對于初學(xué)者而言，適合如下目標(biāo)：

1）了解機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的適用場景和基本原理（做不到掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)或者全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，只能是了解典型方法）

2）用兩三個典型的實驗任務(wù)，讓學(xué)員直觀感受到：機(jī)器學(xué)習(xí)能解決什么問題，大概是個什么效果。實驗任務(wù)均給定代碼，學(xué)員閱讀理解代碼、運(yùn)行任務(wù)、調(diào)試效果。

3）對于有編程基礎(chǔ)的學(xué)員：能夠用機(jī)器學(xué)習(xí)工具處理簡單NLP任務(wù)

課程大綱：

主題	內(nèi)容
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理和典型模型介紹	1、機(jī)器學(xué)習(xí)簡介 2、線性回歸模型和梯度下降法 3、最大熵模型 4、支持向量機(jī)模型 5、無監(jiān)督學(xué)習(xí)常用方法介紹 6、優(yōu)化技巧：正則化和降維問題 ?
實驗 ?	1、實現(xiàn)梯度下降算法 2、分別使用線性回歸模型、最大熵模型解決垃圾郵件分類問題 3、無監(jiān)督學(xué)習(xí)解決文檔聚類問題，并從特征降維角度優(yōu)化效果和速度
深度學(xué)習(xí)基本原理和典型模型介紹	1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 2、NNLM和word2vec介紹 3、CNN原理及應(yīng)用 4、RNN原理及應(yīng)用 5、Gans原理及應(yīng)用
實驗 ?	1、教師提供語料，學(xué)員使用word2vec訓(xùn)練詞向量，并使用詞向量完成詞語相似度計算任務(wù)，觀察效果 2、安裝tensorflow，并運(yùn)行指定的樣例任務(wù)，修改關(guān)鍵參數(shù)，觀察效果變化 3、使用tensorflow實現(xiàn)一個簡單的CNN網(wǎng)絡(luò)，在同樣的樣例上觀察效果

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錢串子123 開始學(xué)習(xí)課時 LEFT、RIGHT和REPL...

遐想lw9 開始學(xué)習(xí)課時多張工作表中篩選不重復(fù)值

zzzzaaa 開始學(xué)習(xí)課時按類別合并 and 按位置合并

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機(jī)器學(xué)習(xí)實用培訓(xùn)課程

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