机器学习
（荆炳义）MAT80342024春 2023春2024春 2023春
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| 选课类别：专业任务 | 教学语言：英文 |
| 课程类别：专业必修课 | 开课单位：统计与数据科学系 |
| 课程层次：未知 | 获得学分：3.0 |
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课程简介（教工部数据）
机器学习旨在构建从经验中学习的计算机系统。这是一个快速发展的跨学科领域，在计算机科学、统计学、模式识别、神经科学和物理学方面有着悠久的历史根源。机器学习方法在理论上得到快速的进步，并在实际应用中发挥了巨大作用。 本课程试图将机器学习中的许多重要思想和算法汇集在一起，并在一个系统和统一的框架中解释它们。它涵盖了回归、分类、混合模型、神经网络、深度学习、集成方法和强化学习等主题。
Machine learning aims to build computer systems that learn from experience. It is a fast-developing and interdisciplinary field, with historical roots in computer science, statistics, pattern recognition, neuroscience and physics. Many approaches in machine learning have led to rapid theoretical advances and real-world applications.This course attempts to bring together many of the important ideas and algorithms in machine learning, and explain them in a systematic and unified framework. It covers topics in regression, classification, mixture models, neural networks, deep learning, ensemble methods and reinforcement learning.
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