英国应用机器学习入门INFR11205Introductory Applied Machine Learning课程介绍

应用机器学习入门

INFR11205

Introductory Applied Machine Learning

学习目标

课程内容：

本课程是关于机器学习技术从数据中提取信息的原则应用。课程将重点讨论监督学习，这部分内容涉及在给定输入的情况下学习预测输出。然后课程将研究无监督学习。课程的主要目的是为学生提供一套实用的工具，这些工具可用于解决机器学习中的现实世界问题，同时提供一种适当的、有原则的方法来制定解决方案。

课程大纲：

1、数学与概率复习

2、特征工程(例如，基本变换、选择、主成分分析)

3、分类与回归

4、监督方法(例如，朴素贝叶斯、决策树和随机森林、线性和逻辑回归、支持向量机、最近邻、神经网络)

5、无监督聚类方法(例如，k均值、高斯混合模型、分层聚类)

学习成果：

完成本课程后，学生将能够：

1、解释机器学习的范围、目标和限制，以及该领域的主要子领域。

2、描述教学大纲中涵盖的各种技术，及其在学科结构中的位置。

3、批判性地比较、对比和评估不同的机器学习技术对不同是机器学习问题的适用性。

4、给定数据集和问题，使用适当的软件将所学技术应用到数据集来解决问题。

5、给定适当的数据，使用系统的方法进行实验研究和评估科学假设。

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