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AI人工智能深度学习
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培训证书
课程介绍
课程章节
第一部分 初识机器学习
概念与术语(人工智能、数据挖掘、机器学习)
数据挖掘的对象
数据挖掘的关键技术
知识的表达
Python的安装
数据预处理
回归与时序分析
决策树
第二部分 机器学习中的典型算法
聚类
关联规则
朴素贝叶斯与KNN
极大似然估计与EM算法
性能评价指标
第三部分 神经网络专题
BP神经网络
模拟退火算法与其他神经网络
机器学习中的最优化方法
遗传算法
第四部分 机器学习进阶
支持向量机
隐马尔科夫模型
文本挖掘
从LSA到LDA
第五部分 机器学习进阶与深度学习初步
利用无标签的样本
集成学习
强化学习
深度学习-1
第六部分 深度学习
优化算法
避免过适应
典型应用场景
RNN、LSTM、GRU
GAN、DQN
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