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COB 315.11电子邮件（首选联系方式）：nsubramanian@uttyler.edu电话：1330-558-430 Office小时：（物理）星期二和星期四8:00 AM至9:30 AM;通过Zoom和电子邮件。 文本（必需）：商业分析的机器学习：Rapidminer中的概念，技术和应用，第一版，Galit Shmueli，Peter C. Bruce，Amit V. Deokar和Nitin R. Patel。 ISBN：978- 1119828792。 课程描述：在当今迅速发展的技术格局中，机器学习使计算机能够从数据中学习和适应，从而使它们能够在不明确编程的情况下做出智能决策。 本课程旨在使您拥有应用人工智能的基本知识和技能，而机器学习起着核心作用。 了解机器学习对于各个领域的专业人员至关重要，因为它在数据分析，预测性建模，自然语言处理和自主系统中很重要。 在本课程中，我们将研究各种机器学习算法和应用程序，这些算法和应用程序将为您提供在学术和职业职业中采用数据驱动决策所需的专业知识。 我们将使用称为RapidMiner Studio的无代码编程环境（从www.rapidminer.com下载），该环境可以免费用于教育目的，并使我们的编程非常容易。 所有课程材料和视频将发布在画布上。 分级：评分将基于家庭作业。 作业是开放书。 分配提交应以电子方式向画布进行。 分级策略：COB 315.11电子邮件（首选联系方式）：nsubramanian@uttyler.edu电话：1330-558-430 Office小时：（物理）星期二和星期四8:00 AM至9:30 AM;通过Zoom和电子邮件。文本（必需）：商业分析的机器学习：Rapidminer中的概念，技术和应用，第一版，Galit Shmueli，Peter C. Bruce，Amit V. Deokar和Nitin R. Patel。ISBN：978- 1119828792。 课程描述：在当今迅速发展的技术格局中，机器学习使计算机能够从数据中学习和适应，从而使它们能够在不明确编程的情况下做出智能决策。 本课程旨在使您拥有应用人工智能的基本知识和技能，而机器学习起着核心作用。 了解机器学习对于各个领域的专业人员至关重要，因为它在数据分析，预测性建模，自然语言处理和自主系统中很重要。 在本课程中，我们将研究各种机器学习算法和应用程序，这些算法和应用程序将为您提供在学术和职业职业中采用数据驱动决策所需的专业知识。 我们将使用称为RapidMiner Studio的无代码编程环境（从www.rapidminer.com下载），该环境可以免费用于教育目的，并使我们的编程非常容易。 所有课程材料和视频将发布在画布上。 分级：评分将基于家庭作业。 作业是开放书。 分配提交应以电子方式向画布进行。 分级策略：ISBN：978- 1119828792。课程描述：在当今迅速发展的技术格局中，机器学习使计算机能够从数据中学习和适应，从而使它们能够在不明确编程的情况下做出智能决策。本课程旨在使您拥有应用人工智能的基本知识和技能，而机器学习起着核心作用。了解机器学习对于各个领域的专业人员至关重要，因为它在数据分析，预测性建模，自然语言处理和自主系统中很重要。在本课程中，我们将研究各种机器学习算法和应用程序，这些算法和应用程序将为您提供在学术和职业职业中采用数据驱动决策所需的专业知识。我们将使用称为RapidMiner Studio的无代码编程环境（从www.rapidminer.com下载），该环境可以免费用于教育目的，并使我们的编程非常容易。所有课程材料和视频将发布在画布上。分级：评分将基于家庭作业。作业是开放书。分配提交应以电子方式向画布进行。分级策略：迟到的提交不会被评分，也不会对早期提交。任务将于周日下午12点开始，并于周三上午8点到期；仅在最后一周，您将进行第二项任务，该任务将于周五上午8点出现在星期五的上午8点。每个作业价值为20分，总共将有7个任务 - 最低的分配等级将被删除。按照以下给出的分级策略，将使用六个最佳分配等级的总和来计算您的最终字母等级。
机器学习春季2024
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