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Data Mining and 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。
获悉详情数据挖掘和机器学习04 30058Data Mining and Machine Learning：
课程内容：
数据挖掘和机器学习涉及数据分析的计算技术，以提取相关信息或发现潜在结构。本课程由三部分组成。
1、第1部分侧重于文本，介绍当前文本搜索引擎的基本原理。
2、第2部分涉及分析和发现一般数据集底层结构的通用技术。
3、第3部分将重点介绍隐马尔可夫模型在自动语音识别中的应用。
学习成果：
通过本课程的学习，学生应该能够：
1、构建基本的文本搜索引擎，例如文本规范化、实现文档索引、计算查询和文档之间的术语频率和反文档频率相似性。
2、了解潜在语义分析的基本原理。
3、为给定数据集实现高斯PDF和高斯混合PDF参数的最大似然估计。
4、了解主成分分析的基本原理。
5、理解并应用聚类、除法和k-means聚类算法。
6、了解神经网络的基本原理。
7、深入理解隐马尔可夫模型（HMM）对时变数据的建模作用。
8、了解如何将HMM用于自动语音识别。
9、解释人类语音产生和感知的基本原理，并使用初级语音学语言。
10、了解时变数据的基本频谱和频谱时态分析。
11、使用现有软件工具开发基于HMM的语音识别系统。
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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