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pembelajaran机器学习
摘要 - 机器学习是一个可以学会做出自己决定的系统，而无需人类重复编程，以便计算机可以变得更聪明并从数据中学习。基于其学习技术，可以通过使用标记的数据集（数据培训）来区分监督的学习，而无监督的学习得出了基于数据集的结论。用机器学习使用数据集形式的输入来产生正确的分析。解决方案是使用Python，该Python提供用于创建机器学习的算法和库。人工智能（AI）几十年后再次上升。人工智能再次流行，其应用程序在当今的业务应用程序和社交媒体中进行了大规模进行，例如Facebook，Twitter，Google，Amazon，甚至来自印度尼西亚的各种大型应用程序，例如Go-Jek，Tokopedia等。本书中的讨论结构包括3个主要部分，即（1）机器学习和人工智能概念（2）机器学习的Python编程基础知识以及（3）使用Python的机器学习应用程序的示例，通过实施多种算法，既有监督的学习又是不受欢迎的学习。几个案例研究都在全面讨论，从了解算法，数据集处理到开发机器学习模型结果的培训，测试以及可视化。
机器学习（4个学分）
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）
'机器可以思考吗？”
_____________________________________________________________________________________ SCOTOPIA-- A Multidisciplinary Bi-annual Journal Volume 1 Issue 1 (January-June) 2016
MRI 3T机器
i）应具有具有良好场地稳定性的主动屏蔽，外部干扰屏蔽。场稳定的加班应为<或等于0.2 ppm/hr。（ii）提及RF操作频率和场漂移。c）同质性（i）应提供最佳同质性。在10 cm，20 cm，30 cm和40 cm DSV的VRMS中指定同质性，最大。可以用引用的扫描仪来实现。（ii）对于单素体素和CSI光谱应该非常好。指定值。（iii）请在40 cm FOV（保证同质性）处指定同质性。（iv）请指定保持哪些FOV梯度线性。（v）幻影中的自动弹跳应优于40 dsv中的0.55ppm。d）磁铁孔（i）70厘米或更多的磁铁孔直径，梯度，垫片和射频线圈用耀斑定位后。（ii）生理信号，线圈连接和表调整应显示在磁铁的龙门上e）主动屏蔽/条纹场 div>
