Toggle Menu
Machine Learning
学术写作班课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。
TP 100 EXCELLENT TEACHERS
TOP100优秀师资
机器学习问答
Machine Learning
机器学习文章
专业覆盖97%以上，快速匹配对口老师！
已有10456人成功匹配老师
热门标签
