英国机器学习Machine Learning课程介绍

机器学习

Machine Learning

学习目标

　　机器学习Machine Learning

　　机器学习课程将向学生传授大规模数据分析的基本分析技能和方法。课程重点是实际使用这些技能和方法来解决现实世界的问题。课程目标是使学生成为精通数据、有分析头脑和懂编码的问题解决者。

　　课程内容：

　　机器学习课程旨在为学生提供机器学习的两个主要领域的深入介绍：监督和非监督。课程将涵盖回归、分类、聚类和概率分类的一些主要模型和算法。主题如线性和逻辑回归，正则化，概率(贝叶斯)推理，支持向量机和神经网络。课程将主要使用Python编程语言，并假设学生熟悉线性代数、概率论和Python编程。

　　机器学习课程涵盖的主题包括：

　　1、决策树

　　2、线性回归：OLS，正则化，线性分类器

　　3、逻辑回归，多类逻辑回归排序支持向量机

　　4、特征选择潜在因素模型

　　5、聚类(k均值，软k均值)

　　6、集成方法，如随机森林和Ada Boost

　　7、概率方法(贝叶斯观点)

　　8、模型评估和模型选择

　　9、神经网络和卷积神经网络

　　10、自动编码器

　　学习成果：

　　课程结束时，学生应该能够：

　　1、培养对从数据中学习模型所涉及内容的理解。

　　2、理解各种各样的学习算法。

　　3、了解如何评估由数据生成的模型。

　　4、将算法应用于实际问题，优化学习到的模型，并报告通过应用模型可以达到的预期精度。

　　特定学科技能：

　　1、理解计算机和科学中学习的概念。

　　2、理解监督学习和非监督学习的区别。

　　3、理解机器学习和深度学习的区别。

　　4、设计和评估机器和深度学习算法。

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