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机器学习是使计算机工件通过从数据中学习而无需人类明确编程其行为来改善其性能的科学。这是一门本科介绍性的机器学习课程，专为具有扎实的计算和数学背景的学生而设计。学生将学习各种机器学习模型和算法基础的数学和计算原理，还将通过应用一些数据来从数据中学习。涵盖的主要主题包括线性回归，逻辑回归，前馈神经网络，深神经网络，深度神经网络，卷积神经网络，经常性神经网络，主成分分析，自动编码器，集群，生成性对抗网络，变形金刚，变形金刚，支持载体机器，支持媒介机，决策树，随机树和随机森林。
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