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
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
‧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
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
‧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
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- 新聞稿有效日期，至2017/12/23為止

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