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了解问题的线性近似和建模，并开发线性模型
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-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，以了解相似性度量和分组标准。
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.搜索
从图形、树和基于启发式的优化的角度来看搜索。
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-学习和政策梯度
在价值和政策近似任务的有状态世界中运行
我在mytectra的培训师Niraj指导下学习了机器学习（ML）、人工智能（AI）和python课程。由于myTectra的教学标准和学习环境，它为我的未来创造了奇迹。
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