1.機器學習介紹 ‧機器學習的重要 ‧機器學習的實例 ‧基本機率理論介紹 ‧基本最佳化理論介紹 ‧機器學習基本概念2.Python介紹 ‧安裝與基本用法介紹 3.回歸法 ‧線性回歸與Python實作 ‧多項式回歸與Python實作 ‧高斯過程回歸與Python實作 4.維度減少法 ‧主成份分析法與Python實作 ‧線性判別分析法與Python實作 ‧局部線性內嵌法與Python實作 5.分類法 ‧支援向量機與Python實作 ‧神經網路與Python實作
6.機率密度函數估測 ‧非參數密度估測與Python實作 ‧參數密度估測--混合高斯模型與Python實作 *課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利 【課程網址】http://www.iiiedu.org.tw/ites/ML.htm 【相關課程】http://www.iiiedu.org.tw/ites/portal/MA.htm
- 新聞稿有效日期,至2017/04/13為止
聯絡人 :張先生 聯絡電話:(02)6631-6539 電子郵件:wenhsin@iii.org.tw
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