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了解线性近似和建模问题,开发线性模型
2.降维
使用线性代数的想法来转换尺寸和跨性空间,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
在从数据学习时潜入贝叶斯定理和使用决策标准的应用。
6.探索
从图、树和启发式优化的角度来看搜索。
7.逻辑和规划
发现编码逻辑和开发在环境中计划操作的代理的方法。
8.一体化学习和隐藏的马尔可夫模型
从使用奖励和处罚的一系列行动中学习的工程代理。
9.q -学习与政策梯度
在有状态的世界中操作价值和策略近似任务
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