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Machine Learning in Practice
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。
获悉详情机器学习实践LUBS5990MMachine Learning in Practice：
课程内容：
本课程旨在让学生扎实掌握机器学习方法，并有机会在商业环境中实践这些方法。学生将学习经典机器学习方法，如决策树、基于概率的分类、支持向量机和神经网络。此外，还将涵盖前沿方法，如深度学习和文本分析。
学习成果：
完成本课程后，学生将能够：
1. 理解并使用回归和回归树。
2. 理解并使用朴素贝叶斯分类。
3. 理解并使用支持向量机。
4. 理解并使用神经网络和深度学习。
5. 应用机器学习进行文本分析。
课程大纲：
- 决策树
- 逻辑回归
- 回归树
- 概率和朴素贝叶斯分类
- 支持向量机
- 神经网络
- 深度学习
- 文本挖掘/分析
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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