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入驻申请
浙江大学公开课:机器学习与人工智能(R语言版)
简介
分类
人工智能(AI)
课程标签:
人工智能免费
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任务列表
第1任务: [1.1.1]--1.1机器学习简介
第2任务: [1.2.1]--1.2人工智能
第3任务: [1.3.1]--1.3学习的类型
第4任务: [1.4.1]--1.4R语言简介
第5任务: [1.5.1]--1.5机器学习的类型
第6任务: [2.1.1]--2.1监督学习的评价
第7任务: [2.2.1]--2.2不均衡数据预测的评估方法
第8任务: [3.1.1]--3.1线性回归
第9任务: [3.2.1]--3.2多项式回归
第10任务: [3.3.1]--3.3样条回归
第11任务: [3.4.1]--3.4局部回归
第12任务: [3.5.1]--3.5广义加性模型
第13任务: [4.1.1]--4.1逻辑斯蒂回归
第14任务: [4.2.1]--4.2判别分类
第15任务: [4.3.1]--4.3K最近邻分类
第16任务: [4.4.1]--4.4回归树
第17任务: [4.5.1]--4.5分类树
第18任务: [4.6.1]--4.6Bagging分类
第19任务: [4.7.1]--4.7随机森林
第20任务: [4.8.1]--4.8AdaBoost
第21任务: [5.1.1]--5.1支持向量机1
第22任务: [5.2.1]--5.2支持向量机2
第23任务: [6.1.1]--6.1数据的表示
第24任务: [6.2.1]--6.2决策树
第25任务: [6.3.1]--6.3过拟合
第26任务: [6.4.1]--6.4决策树模型实例演示
第27任务: [7.1.1]--7.1合奏学习原理
第28任务: [7.2.1]--7.2装袋算法
第29任务: [7.3.1]--7.3Boosting的基本原理
第30任务: [7.4.1]--7.4Boosting算法
第31任务: [7.5.1]--7.5Boosting算法的应用
第32任务: [7.6.1]--7.6R语言训练合奏学习模型
第33任务: [8.1.1]--8.1正则化方法原理
第34任务: [8.2.1]--8.2正则化方法
第35任务: [9.1.1]--9.1神经网络简介与神经元
第36任务: [9.2.1]--9.2感知器
第37任务: [9.3.1]--9.3神经网络模型
第38任务: [9.4.1]--9.4激活函数和代价函数
第39任务: [9.5.1]--9.5梯度下降法和反向传播算法
第40任务: [10.1.1]--10.1深度神经网络
第41任务: [10.2.1]--10.2卷积神经网络
第42任务: [11.1.1]--11.1无监督学习原理
第43任务: [11.2.1]--11.2K均值聚类算法
第44任务: [11.3.1]--11.3K均值算法的问题
第45任务: [11.4.1]--11.4基于混合模型的聚类
第46任务: [11.5.1]--11.5EM算法理论
第47任务: [11.6.1]--11.6用R语言做聚类分析
学
习
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