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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
开发和实现基于内核的方法来开发非线性模型,以解决少数复杂任务。
4.最近邻,K-means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,以理解相似性度量和分组标准。
5.朴素贝叶斯和决策树
钻研贝叶斯定理的应用和决策标准的使用时,从数据学习。
6.搜索
从图、树和基于启发式的优化的角度来看搜索。
7.逻辑与规划
发现对逻辑进行编码的方法,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
在一个有状态的世界中操作值和策略逼近任务
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