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1. 获得机器学习领域的知识。 ac 2. 了解数据分析算法 achi 3. 学习高级分析算法 acij 第一单元：学习类型（15 小时） 学习系统的定义、机器学习的目标和应用 - 学习类型：监督学习、无监督学习、强化学习。分类概述：设置、训练、测试、验证数据集、过度拟合。 第二单元 - 分类算法（15 小时） 有关分类和预测的问题、贝叶斯分类、反向传播分类、基于关联规则挖掘概念的分类、其他分类方法、分类准确性。第三单元 — 决策树（15 小时） 决策树简介 – 决策树中的分裂方法 - 通过决策树归纳进行分类 – 树修剪方法（成本复杂度修剪 - 卡方修剪） – 决策树中的问题 – 扩展决策树（模糊决策树） 第四单元 — 聚类算法（15 小时） 距离测量 – 相似性函数 – 误差测量 – K 均值算法 – 模糊 CMeans 算法 – 层次聚类算法 – 高斯混合算法 – 期望与最大化方法 – 概率聚类算法 第五单元 — 文本分析（15 小时） 简介 - 文本挖掘操作 - 边界增量文本挖掘算法 - 预处理技术 – 使用降维进行特征选择 – 支持向量机 (SVM) – NLP 基础。 参考文献
教学大纲（计算机科学）
主要关键词
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