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課程內容：
第1周 機器學習概論
第2周 線性回歸與Logistic。案例：電子商務業績預測
第3周 嶺回歸，Lasso，變數選擇技術。從一團亂麻中識別有用維度的技巧
第4周 降維技術。案例：業績綜合指標設計
第5周 線性分類器，Knn演算法，樸素貝葉斯分類器，文本挖掘，案例：智能判斷垃圾短信，通過文本挖掘給用戶加標簽，評論自動分析，用戶流失預警
第6周 決策樹，組合提升演算法，bagging和adaboost，隨機森林。案例：運營商用戶分析
第7周 支持向量機，為什么能理解SVM的人鳳毛麟角？
第8周 人工神經網路，單層感知器，線性神經網路，BP神經網路，基于梯度下降的學習演算法，影像壓縮和銀行用戶信用評估
第9周 通用逼近器徑向基函式神經網路，在新觀點下審視PDA和SVM。Hopfield聯想記憶型神經網路。案例：字符識別，人臉識別
第10周 概率神經網路和信念貝葉斯分類器
第11周 聚類，孤立點判別。案例：推薦系統，自動品酒器，作弊識別，社會系統團體識別
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