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曙海教學(xué)優(yōu)勢

　本課程面向企事業(yè)項目實際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗。線上/線下/上門皆可,機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢專家,課程可定制,熱線:4008699035。

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精品課程班級列表

1	概率論基本知識以及機器學(xué)習(xí)的基本模型
內(nèi)容	說明
概率論基礎(chǔ)知識	概念?概率?概率密度
	高斯分布
	貝葉斯理論?先驗概率?后驗概率
機器學(xué)習(xí)基本模型和理論	特征?數(shù)據(jù)空間的表示
	模型
	目標(biāo)函數(shù)
	模型訓(xùn)練（優(yōu)化）
	模型預(yù)測
	實驗的基本原則
	數(shù)據(jù)集的生成方法
模式識別的分類	監(jiān)督學(xué)習(xí)?分類
	無監(jiān)督學(xué)習(xí)?聚類
	半監(jiān)督學(xué)習(xí)（semi?supervised?learning）基本思想
模型識別的基本問題	回歸（預(yù)測）?regression
	分類?classification
	聚類?cluster
常用模型分類	線型模型?非線型模型
常用模型分類	產(chǎn)生式模型?區(qū)分式模型
2	監(jiān)督學(xué)習(xí)-常用模型
內(nèi)容	說明
k-近鄰算法	手寫識別系統(tǒng)
決策樹	決策樹的構(gòu)造
決策樹	使用決策樹預(yù)測隱形眼鏡類型
貝葉斯分類	文本分類
支持向量機（SVM）	SVM的基本理論
	核函數(shù)對應(yīng)的特征變換
	手寫識別問題優(yōu)化
多模型融合	數(shù)據(jù)多樣性的構(gòu)建
多模型融合	AdaBoost的基本理念
sigmoid分類	參數(shù)訓(xùn)練
多層感知機
3	非監(jiān)督學(xué)習(xí)（需要進(jìn)一步準(zhǔn)備）
k-means
Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析
FP-Growth算法
4	模型進(jìn)階
線性模型	模型參數(shù)訓(xùn)練
	最小均方誤差
	過度適應(yīng)
	模型的表示能力
GMM	模型參數(shù)訓(xùn)練
GMM	用于分類
DNN	理論
DNN	梯度訓(xùn)練算法
5	特征變換
LDA	線性判別分析
PCA	有成分分析
fMLLR	特征最大似然線性回歸
SVD
6	其它（可選）
語音識別
語音合成
說話人識別

聯(lián)系曙?？头?/span>

學(xué)員動態(tài)

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

zzzzaaa 學(xué)完了課時初識合并計算

zzzzaaa 開始學(xué)習(xí)課時初識合并計算

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機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢

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