Machine Learning
了解海外留学生学术写作类型、写作格式以及写作标准等。共计开设学术写作班课34期,班课分为本科阶段以及硕士阶段,不同阶段定制不同授课大纲。
获悉详情机器学习Machine Learning:
机器学习Machine Learning
机器学习课程将向学生传授大规模数据分析的基本分析技能和方法。课程重点是实际使用这些技能和方法来解决现实世界的问题。课程目标是使学生成为精通数据、有分析头脑和懂编码的问题解决者。
课程内容:
机器学习课程旨在为学生提供机器学习的两个主要领域的深入介绍:监督和非监督。课程将涵盖回归、分类、聚类和概率分类的一些主要模型和算法。主题如线性和逻辑回归,正则化,概率(贝叶斯)推理,支持向量机和神经网络。课程将主要使用Python编程语言,并假设学生熟悉线性代数、概率论和Python编程。
机器学习课程涵盖的主题包括:
1、决策树
2、线性回归:OLS,正则化,线性分类器
3、逻辑回归,多类逻辑回归排序支持向量机
4、特征选择潜在因素模型
5、聚类(k均值,软k均值)
6、集成方法,如随机森林和Ada Boost
7、概率方法(贝叶斯观点)
8、模型评估和模型选择
9、神经网络和卷积神经网络
10、自动编码器
学习成果:
课程结束时,学生应该能够:
1、培养对从数据中学习模型所涉及内容的理解。
2、理解各种各样的学习算法。
3、了解如何评估由数据生成的模型。
4、将算法应用于实际问题,优化学习到的模型,并报告通过应用模型可以达到的预期精度。
特定学科技能:
1、理解计算机和科学中学习的概念。
2、理解监督学习和非监督学习的区别。
3、理解机器学习和深度学习的区别。
4、设计和评估机器和深度学习算法。
OUR COACHING PROCESS
我们的辅导流程
01
评估评测
提交辅导需求发送学习资料,教学部评估学习情况;
02
匹配老师
教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;
03
建群定方案
vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3辅导;
04
排课授课
教学部排课,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;
05
答疑反馈
学管课堂反馈,课堂答疑+课件回放+笔记随时复习;
评估评测确认需求
同学提交辅导需求并发送相关学习资料(课件大纲资料等),教学部评估基础学习情况;
匹配老师初步沟通
教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;
建学习群定辅导计划
专属vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3共同制定学习计划;
预约排课导师授课
教学部安排详细上课时间,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;
答疑解惑课堂反馈
督导学管老师随时反馈学习情况,课堂答疑,提供课件回放+笔记随时复习复盘。
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