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[转载] 中科信软机器学习(深度学习)算法培训

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发表于 2020-4-26 19:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
培训目标:
  • 了解机器学习概要
  • 学习广义线性模型
  • 经典概率模型
  • 决策树及其组合模型 Ensemble Models
  • 非监督学习模型 Unsupervised Learning
  • 人工神经元网络 Artificial Neural Networks
  • 主题
    内容
    机器学习概要
    a) 什么是机器学习 & 与传统软件开发的异同
    b) 机器学习的分类和特点
    c) 机器学习可以解决的问题和应用现状
    广义线性模型
    a) 感知器模型 Perceptron
    b) 线性神经元 Linear Neuron / Adaline
    c) 逻辑回归 Logistic Regression
    d) 误差曲面和三种梯度下降算法 Gradient Descendent
    经典概率模型
    a) 朴素贝叶斯 Na?ve Bayes
    决策树及其组合模型
    Ensemble Models
    a) 决策树 Decision Tree: ID3 & CART
    b) 随机森林 Random Forest
    c) 自适应增强算法 Adaptive Boosting (AdaBoost)
    d) 梯度增强决策树 Gradient Boost Decision Tree (GBDT)
    非监督学习模型
    Unsupervised Learning
    a) 聚类 Clustering: K-‐Means, Hierarchy
    b) 降维 Dimension Reduction
    i. 主成分分析 Principle Component Analysis
    ii. 奇异值分解 Singularity Decomposition c) 关联规则
    i. Apriori 关联分析
    ii. FP-‐growth 频率项集
    人工神经元网络
    Artificial Neural Networks
    a) 神经元网络架构
    b) 向后传播训练算法 Backpropagation
    c) 多层感知器网络 Multiple-‐Layer Perceptron (MLP) d) 深度学习神经网络介绍
    i. 卷积神经网络 CNN
    ii. 循环神经网络 RNN 及其应用 1. 长短记忆神经网络 LSTM
    2. 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine
    3. 深度置信网络 Deep Belief Net
    4. Deep Autoencoder
  • 咨询:四零零七九九一九一六 (课程安排和价格详情请电话联系我们!)
  • 中科信软科技有限公司地址:北京市海淀区羊坊店路18号光耀东方广场N座520


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