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理解线性逼近和问题建模,并发展线性模型
2.降维
使用线性代数的想法来转换尺寸和扭曲空间,为线性模型提供额外的灵活性和功能
3.支持向量机
开发和实现基于核的方法来开发非线性模型,以解决少数复杂的任务。
4.最邻居,k型方式和高斯混合模型
回顾基于距离和基于聚类模型的模式识别思想,以理解相似度量和分组标准。
5.贝雷斯和决策树
从数据学习时潜入贝叶斯定理和使用决策标准的应用。
6.搜索
从图、树和基于启发式优化的角度来看搜索。
7.逻辑和规划
探索对逻辑进行编码的方法,并开发在环境中计划行动的代理。
8.林业学习和隐藏的马尔可夫模型
从使用奖励和处罚的行动序列学习的工程代理商。
9.Q-Learning和政策梯度
在一个有状态的世界中操作价值和策略近似任务
我在mytectra培训师Niraj的指导下学习了机器学习(ML)、人工智能(AI)和python课程。由于myTectra的教学和学习环境的标准,它为我的未来创造了奇迹。
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Mytectra帮助我在Python认证和安置援助上获得良好的学习体验。今天在最趋势技术上培训并缩放自己。
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