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曙海教學(xué)優(yōu)勢(shì)

　本課程面向企事業(yè)項(xiàng)目實(shí)際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢(xún)以項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會(huì)與您分享設(shè)計(jì)的全流程以及工具的綜合使用技巧、經(jīng)驗(yàn)。線(xiàn)上/線(xiàn)下/上門(mén)皆可,機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢(xún)專(zhuān)家,課程可定制,熱線(xiàn):4008699035。

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精品課程班級(jí)列表

1	概率論基本知識(shí)以及機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模型
內(nèi)容	說(shuō)明
概率論基礎(chǔ)知識(shí)	概念?概率?概率密度
	高斯分布
	貝葉斯理論?先驗(yàn)概率?后驗(yàn)概率
機(jī)器學(xué)習(xí)基本模型和理論	特征?數(shù)據(jù)空間的表示
	模型
	目標(biāo)函數(shù)
	模型訓(xùn)練（優(yōu)化）
	模型預(yù)測(cè)
	實(shí)驗(yàn)的基本原則
	數(shù)據(jù)集的生成方法
模式識(shí)別的分類(lèi)	監(jiān)督學(xué)習(xí)?分類(lèi)
	無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)?聚類(lèi)
	半監(jiān)督學(xué)習(xí)（semi?supervised?learning）基本思想
模型識(shí)別的基本問(wèn)題	回歸（預(yù)測(cè)）?regression
	分類(lèi)?classification
	聚類(lèi)?cluster
常用模型分類(lèi)	線(xiàn)型模型?非線(xiàn)型模型
常用模型分類(lèi)	產(chǎn)生式模型?區(qū)分式模型
2	監(jiān)督學(xué)習(xí)-常用模型
內(nèi)容	說(shuō)明
k-近鄰算法	手寫(xiě)識(shí)別系統(tǒng)
決策樹(shù)	決策樹(shù)的構(gòu)造
決策樹(shù)	使用決策樹(shù)預(yù)測(cè)隱形眼鏡類(lèi)型
貝葉斯分類(lèi)	文本分類(lèi)
支持向量機(jī)（SVM）	SVM的基本理論
	核函數(shù)對(duì)應(yīng)的特征變換
	手寫(xiě)識(shí)別問(wèn)題優(yōu)化
多模型融合	數(shù)據(jù)多樣性的構(gòu)建
多模型融合	AdaBoost的基本理念
sigmoid分類(lèi)	參數(shù)訓(xùn)練
多層感知機(jī)
3	非監(jiān)督學(xué)習(xí)（需要進(jìn)一步準(zhǔn)備）
k-means
Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析
FP-Growth算法
4	模型進(jìn)階
線(xiàn)性模型	模型參數(shù)訓(xùn)練
	最小均方誤差
	過(guò)度適應(yīng)
	模型的表示能力
GMM	模型參數(shù)訓(xùn)練
GMM	用于分類(lèi)
DNN	理論
DNN	梯度訓(xùn)練算法
5	特征變換
LDA	線(xiàn)性判別分析
PCA	有成分分析
fMLLR	特征最大似然線(xiàn)性回歸
SVD
6	其它（可選）
語(yǔ)音識(shí)別
語(yǔ)音合成
說(shuō)話(huà)人識(shí)別

聯(lián)系曙?？头?/span>

學(xué)員動(dòng)態(tài)

錢(qián)串子123 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) LEFT、RIGHT和REPL...

遐想lw9 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 多張工作表中篩選不重復(fù)值

zzzzaaa 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 按類(lèi)別合并 and 按位置合并

zzzzaaa 學(xué)完了課時(shí) 初識(shí)合并計(jì)算

zzzzaaa 開(kāi)始學(xué)習(xí)課時(shí) 初識(shí)合并計(jì)算

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機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)與咨詢(xún)

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