machine learning University of Illinois, Urbana-Champaign CS446 英文课件

目录： 课程信息： 机器学习的目标是构建可以适应数据并从中学习的计算机系统。 在本课程中，我们将涵盖三个主要领域： 判别模型 生成模型 强化学习模型 特别是，我们将介绍以下内容： 线性回归 逻辑回归 支持向量机 深网 结构化方法 学习理论 k均值 高斯混合 期望最大化 马尔可夫决策过程 Q学习 先决条件： Python中的概率，线性代数和熟练程度。 推荐文字： 讲师： Alexander Schwing，网站 Matus Telgarsky，网站 作业 作业1：简介+ Python-