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这些讲义是普林斯顿大学初级机器学习课程 (COS 324) 的配套讲义。本课程广泛介绍了机器学习范式，包括监督式、无监督式、深度学习和强化学习，为进一步学习或独立完成 ML、AI 和数据科学奠定了基础。主题包括分类和回归的线性模型、聚类、低秩表示 (PCA)、n-gram 语言模型、矩阵分解、前馈神经网络和卷积神经网络、马尔可夫决策过程和强化学习。所有这些模型都提供了有趣的应用。课程设计受到其他大学可能不存在的一些限制的影响。
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