机器学习和神经网络的课程你们可以辅导吗?
同学你好,我们可以辅导机器学习和神经网络的课程。我们拥有非常强大的教研教师团队,均毕业于世界顶尖院校,具有丰富的教学经验,掌握最先进的教育教学理念, 强大的教师团队保证了我们向学生提供高度专业性的辅导服务,反馈真实的学生学业情况。
机器学习原理;机器学习的概率观点;有监督、无监督和强化学习;生物神经元及其与线性分类器的关系;监督学习技术:线性回归,感知器学习规则,反向调查,递归网络,深度学习,支持向量机;无监督技术:k-均值聚类,高斯混合的EM,隐马尔可夫模型;强化学习:策略-价值迭代,Q-学习,TD-学习,深度强化学习系统。
Machine learning principles; The probabilistic perspective on machine learning; Supervised, unsupervised, and reinforcement learning; Biological neurons and their relation to linear classifiers; Supervised learning techniques: linear regression, the perceptron learning rule, backprogation, recurrent networks, deep learning, support vector machines; Unsupervised techniques: k-means clustering, EM of gaussian mixtures, hidden markov models; Reinforcement learning: Policy-value iteration, Q-learning, TD-learning, deep reinforcement learning systems.
成功完成本模块后,学生应该能够:
区分机器学习技术的不同类别,并确定它们可能被使用的情况;
描述机器学习的简单算法的实现;
讨论标准技术对特定问题的适应性;
用Java等通用编程语言描述一些标准机器学习算法的实现和评测;
获得对机器学习方法和神经网络的基本理解;
讨论训练集、测试集、归纳、交叉验证之间的关系;
描述各种机器学习技术是如何工作的,它们的优势和局限性是什么;
选择并使用合适的机器学习技术来解决实际问题。
如果同学需要机器学习和神经网络辅导,可以先与我们在线客服老师咨询,我们会安排专业的课程顾问老师与您一对一沟通辅导事宜。