課程介紹

 

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曙海教學(xué)優(yōu)勢

　 本課程面向企事業(yè)項目實際需要,秉承二十一年積累的教學(xué)品質(zhì)，概率論基本知識以及機器學(xué)習(xí)的基本模型-以項目實現(xiàn)為導(dǎo)向,老師將會與您分享設(shè)計的全流程以及工具的綜合使用經(jīng)驗、技巧。線上/線下/上門皆可,概率論基本知識以及機器學(xué)習(xí)的基本模型-專家,課程可定制,熱線:4008699035。

　 曙海的課程培養(yǎng)了大批受企業(yè)歡迎的工程師。曙海的課程在業(yè)內(nèi)有著響亮的知名度。大批企業(yè)和曙海
建立了良好的合作關(guān)系,合作企業(yè)30萬+。

 

精品課程班級列表

• ?　　以下就是這次機器學(xué)習(xí)培訓(xùn)的內(nèi)容：

  　　一.概率論基礎(chǔ)知識

  　　1.概念 概率 概率密度

  　　高斯分布

  　　貝葉斯理論 先驗概率 后驗概率

  　　2.機器學(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

  　　實驗的基本原則

  　　數(shù)據(jù)集的生成方法

  　　3.模式識別的分類

  　　監(jiān)督學(xué)習(xí) 分類

  　　無監(jiān)督學(xué)習(xí) 聚類

  　　半監(jiān)督學(xué)習(xí)(semi supervised learning)基本思想

  　　4.模型識別的基本問題

  　　回歸(預(yù)測) regression

  　　分類 classification

  　　聚類 cluster

  　　5.常用模型分類 線型模型 非線型模型

  　　產(chǎn)生式模型 區(qū)分式模型

  　　二. 監(jiān)督學(xué)習(xí)-常用模型

  　　1.k-近鄰算法 手寫識別系統(tǒng)

  　　2.決策樹 決策樹的構(gòu)造

  　　使用決策樹預(yù)測隱形眼鏡類型

  　　3.貝葉斯分類 文本分類

  　　4.支持向量機(SVM) SVM的基本理論

  　　核函數(shù)對應(yīng)的特征變換

  　　手寫識別問題優(yōu)化

  　　5.多模型融合 數(shù)據(jù)多樣性的構(gòu)建

  　　AdaBoost的基本理念

  　　6.sigmoid分類 參數(shù)訓(xùn)練

  　　7.多層感知機

  　　三. 非監(jiān)督學(xué)習(xí)(需要進一步準(zhǔn)備)

  　　k-means

  　　Apriori算法進行關(guān)聯(lián)分析

  　　FP-Growth算法

  　　四. 模型進階

  　　1.線性模型

  　　模型參數(shù)訓(xùn)練

  　　最小均方誤差

  　　過度適應(yīng)

  　　模型的表示能力

  　　2.GMM 模型參數(shù)訓(xùn)練

  　　用于分類

  　　3.DNN 理論

  　　梯度訓(xùn)練算法

  　　五. 特征變換

  　　LDA 線性判別分析

  　　PCA 有成分分析

  　　fMLLR 特征最大似然線性回歸

  　　SVD

  　　六. 其它(可選)

  　　語音識別

  　　語音合成

  　　說話人識別

  
  
  

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