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课程简介
课程介绍
机器学习是研究如何利用已有经验来设计模型和系统以自动解决具体问题的学科，在社会经济、日常生活、工农业生产等各个方面都有丰富的应用背景。特别是近年来在互联网信息挖掘与管理、生物信息学、商业用户分析、航空航天自动控制等方面的应用都有长足进展。
本课程讲授机器学习的核心思想、经典算法和重要理论，注重基础知识和前沿发展的结合。包括概念学习、决策树学习、贝叶斯学习、基于实例的学习、聚类、集成学习、相关学习理论（评估假设、CV维、可能近似正确学习等），详细阐述各种学习的理论，模型及算法，应用。
所属专业
计算机科学
计算机科学（computer science，缩写CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域：有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；有些是探讨计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域专注于怎样实现计算，比如编程语言理论。
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