机构名称：
¥ 1.0
机器学习介绍，监督学习 - 线性回归，逻辑回归，感知。指数族，广义线性模型。（8）生成学习算法。高斯判别分析。幼稚的贝叶斯。支持向量机。偏见/方差权衡模型选择和特征选择。评估和调试学习算法，决策树，随机森林。（10）深度学习简介 - 卷积神经网络。（4）无监督的学习聚类 - k-均值，em，高斯的混合物，因子分析。降低降低 - ICA。（8）增强学习-MDP，Bellman方程，价值迭代和政策迭代，线性二次调节（LQR），Q学习。值函数近似。（12）
机器学习（4个学分）
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