帝国理工学院应用数学专业MATH70134机器学习的数学基础课程辅导

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MATH70134 机器学习的数学基础

帝国理工学院应用数学专业的MATH70134机器学习的数学基础课程旨在从机器学习的基础知识开始，深入探索深度学习。课程将专注于更好地观察深度学习中的一些现象，目的是通过数学工具深入了解优化算法和网络架构的影响。

MATH70134机器学习的数学基础课程主要内容：

- 预处理：数据清理、降维、聚类

- 回归（线性、贝叶斯）和分类（基本概述）

- 神经网络和各种架构（全连接、卷积）

- 泛化和过拟合

- 神经网络的训练方法及其对性能的影响

- 噪声的作用

- 平最小值和逃逸时间

- 神经网络与高斯过程的联系

- 通过重构实现神经网络的可解释性

MATH70134机器学习的数学基础课程学习成果：

1) 展示对机器学习原理的熟悉程度

2) 使用各种深度学习架构设计模型

3) 用代码实现神经网络模型

4) 选择适当的优化算法来训练深度学习模型

5) 通过比较模型的训练和测试性能，评估模型的泛化能力

6) 独立评估深度学习的新方法

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