机构名称：
¥ 1.0
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
主要关键词
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