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Introductory Applied 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。
获悉详情应用机器学习入门INFR11205Introductory Applied Machine Learning:
课程内容:
本课程是关于机器学习技术从数据中提取信息的原则应用。课程将重点讨论监督学习,这部分内容涉及在给定输入的情况下学习预测输出。然后课程将研究无监督学习。课程的主要目的是为学生提供一套实用的工具,这些工具可用于解决机器学习中的现实世界问题,同时提供一种适当的、有原则的方法来制定解决方案。
课程大纲:
1、数学与概率复习
2、特征工程(例如,基本变换、选择、主成分分析)
3、分类与回归
4、监督方法(例如,朴素贝叶斯、决策树和随机森林、线性和逻辑回归、支持向量机、最近邻、神经网络)
5、无监督聚类方法(例如,k均值、高斯混合模型、分层聚类)
学习成果:
完成本课程后,学生将能够:
1、解释机器学习的范围、目标和限制,以及该领域的主要子领域。
2、描述教学大纲中涵盖的各种技术,及其在学科结构中的位置。
3、批判性地比较、对比和评估不同的机器学习技术对不同是机器学习问题的适用性。
4、给定数据集和问题,使用适当的软件将所学技术应用到数据集来解决问题。
5、给定适当的数据,使用系统的方法进行实验研究和评估科学假设。
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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