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了解问题的线性近似和建模,开发线性模型
2.降维
使用线性代数的思想变换尺寸和扭曲空间,为线性模型提供额外的灵活性和功能
3.SVM.
开发和实施基于内核的方法,以开发非线性模型来解决几个复杂任务。
4.最近邻、K-均值和高斯混合模型
查看模式识别与基于距离和群集模型的识别想法,以了解相似度量和分组标准。
5.朴素贝叶斯和决策树
深入研究贝叶斯定理的应用和从数据学习时决策标准的使用。
6.探索
从图、树和启发式优化的角度来看搜索。
7.逻辑与规划
发现编码逻辑和开发在环境中计划操作的代理的方法。
8.强化学习和隐马尔可夫模型
通过奖励和惩罚从一系列行动中学习的工程代理。
9.q -学习与政策梯度
在一个有状态世界上运行价值和政策近似任务
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