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• 了解機器學(xué)習(xí)概要
• 學(xué)習(xí)廣義線性模型
• 經(jīng)典概率模型
• 決策樹及其組合模型 Ensemble Models
• 非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型 Unsupervised Learning
• 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) Artificial Neural Networks
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• 主題	內(nèi)容
  機器學(xué)習(xí)概要	a) 什么是機器學(xué)習(xí) & 與傳統(tǒng)軟件開發(fā)的異同 b) 機器學(xué)習(xí)的分類和特點 c) 機器學(xué)習(xí)可以解決的問題和應(yīng)用現(xiàn)狀
  廣義線性模型	a) 感知器模型 Perceptron b) 線性神經(jīng)元 Linear Neuron / Adaline c) 邏輯回歸 Logistic Regression d) 誤差曲面和三種梯度下降算法 Gradient Descendent
  經(jīng)典概率模型	a) 樸素貝葉斯 Na?ve Bayes
  決策樹及其組合模型 Ensemble Models	a) 決策樹 Decision Tree: ID3 & CART b) 隨機森林 Random Forest c) 自適應(yīng)增強算法 Adaptive Boosting (AdaBoost) d) 梯度增強決策樹 Gradient Boost Decision Tree (GBDT)
  非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型 Unsupervised Learning	a) 聚類 Clustering: K-?\Means, Hierarchy b) 降維 Dimension Reduction i. 主成分分析 Principle Component Analysis ii. 奇異值分解 Singularity Decomposition c) 關(guān)聯(lián)規(guī)則 i. Apriori 關(guān)聯(lián)分析 ii. FP-?\growth 頻率項集
  人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) Artificial Neural Networks	a) 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) b) 向后傳播訓(xùn)練算法 Backpropagation c) 多層感知器網(wǎng)絡(luò) Multiple-?\Layer Perceptron (MLP) d) 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 i. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN ii. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN 及其應(yīng)用 1. 長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LSTM 2. 受限玻爾茲曼機 Restricted Boltzmann Machine 3. 深度置信網(wǎng)絡(luò) Deep Belief Net 4. Deep Autoencoder

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