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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CS342Machine Learning：
课程内容：
本课程旨在向学生深入介绍机器学习的两个主要领域：有监督和无监督学习。课程涵盖了回归、分类、聚类和概率分类的主要模型和算法。涉及的主题包括：线性回归和逻辑回归、正则化、概率（贝叶斯）推理、支持向量机、神经网络、聚类和降维。本课程主要使用Python编程语言，要求学生熟悉线性代数、概率论和Python编程。
课程大纲：
1、有监督/无监督学习简介
2、决策树
3、线性回归：正则化、线性分类器
4、逻辑回归、多类逻辑回归、支持向量机
5、特征选择、潜在因子模型（PCA）
6、聚类（k均值、软k均值）
7、集成方法，如随机森林、AdaBoost和XGBoost
8、概率方法（贝叶斯观点）
9、模型评估和模型选择
10、神经网络简介
11、自动编码器
学习成果：
在完成本课程后，学生应能够：
1、了解基于数据优化的模型所涉及的内容。
2、理解各种学习算法。
3、了解如何评估基于数据优化的模型。
4、了解模型在真实数据和问题中的应用。
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；
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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