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理解线性逼近和建模问题,并发展线性模型
2.降维
利用线性代数的思想来转换维度和扭曲空间,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.最近邻、k均值和高斯混合模型
回顾基于距离和聚类模型的模式识别思想,以理解相似度量和分组标准。
5.朴素贝叶斯和决策树
当从数据中学习时,深入贝叶斯定理的应用和决策准则的使用。
6.搜索
从图形,树木和启发式的优化的角度看,看看搜索。
7.逻辑与规划
探索编码逻辑的方法,并开发在环境中计划操作的代理。
8.强化学习与隐马尔可夫模型
通过奖励和惩罚从一系列行动中学习的工程代理。
9.Q-学习和政策梯度
在有状态的世界中操作价值和策略近似任务
我在mytectra的Niraj教练指导下学习机器学习(ML)、人工智能(AI)和python课程。由于myTectra的教学标准和学习环境,它为我的未来创造了奇迹。
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