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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-algorithms
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课程名称：机器学习算法 课程概述：在本课程中，您将学习以下内容： a) 理解朴素贝叶斯算法。 b) 理解支持向量机算法。 c) 理解决策树算法。 d) 理解聚类。 请确保您能够熟练使用 Python 编程，并具备基本的数学知识，包括矩阵乘法和条件概率。 课程大纲： 第一部分：朴素贝叶斯 描述： 第二部分：支持向量机 描述： 第三部分：决策树 描述： 第四部分：聚类 描述： 本课程将帮助您掌握重要的机器学习算法，为您的数据科学和人工智能之路奠定基础。
Part: 1
Title:Naïve Bayes
Description:
Part: 2
Title:Support Vector Machine
Description:
Part: 3
Title:Decision Tree
Description:
Part: 4
Title:Clustering
Description:
In this course you will: a) understand the naïve Bayesian algorithm. b) understand the Support Vector Machine algorithm. c) understand the Decision Tree algorithm. d) understand the Clustering. Please make sure that you’re comfortable programming in Python and have a basic knowledge of mathematics including matrix multiplications, and conditional probability.
