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机器学习基础与实践
0 人
最新更新时间: Jul 2023
最新更新时间: Jul 2023
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课程简介
课程内容
授课老师
关于课程
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课程内容
第一章:机器学习初步
1.1机器学习概览
测验:机器学习概述
1.2 数据与相似性度量
测验:数据与相似性度量
1.3 统计学习基础
测验:统计学习基础
1.4 sklearn库的安装、标准数据集和功能介绍
测验:sklearn库的安装、标准数据集和功能
实验报告:十折交叉验证
实验报告:Sklearn库数据集加载及展示-鸢尾花
第二章:数学基础
新闻通告
2.1 线性代数回顾
测验: 线性代数回顾
2.2 随机梯度下降与牛顿法
测验:随机梯度下降与牛顿法
第三章:回归
3.1 监督算法课程导学
测验: 监督算法课程导学
3.2 单+多变量线性回归
测验:单+多变量线性回归
实验报告:房价与房屋尺寸关系的线性拟合
实验报告:房价与房屋尺寸关系的非线性拟合
期末测验
期末作业考核
教学安排
实验指导书-文件
实验案例-文件
实验指导书
授课老师
选课选项
机器学习基础与实践
课程修改日期:
20 Jul 2023
课程类型:
理实结合课程
开课机构:
其他
适用学历层次:
高职&中职
课时:
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最新更新时间: Jul 2023
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课程类型:
理实结合课程
开课机构:
其他
适用学历层次:
高职&中职
课时:
本课程包括
测验
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