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1、掌握有监督学习,包括线性回归,逻辑回归,KNN,朴素贝叶斯,SVM,决策树等算法的基础知识及应用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。 3、掌握无监督学习包括聚类算法的基础知识及应用。 4、掌握分类问题,数据挖掘等相关知识及应用。 课程大纲 第1章 机器学习概述 第2章来自:百科
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