《机器学习》课程建设
《机器学习》课程教授环节的内容,同时加强相关实验环节的建设。针对当前深度学习热点,充分利用GPU等高性能处理硬件提升机器学习算法的性能,进而提高学生们利用机器学习方法分析问题解决问题的能力,特别是针对大数据问题的处理能力。
文件列表
《机器学习》课程建设.zip
(预估有个14文件)
12-2016学年度《机器学习课程设计》作品集.rar
5.75MB
13-学生发表学术会议论文集.rar
1.87MB
3-第三讲 线性回归模型.pdf
466KB
4-第四讲 线性分类模型.pdf
556KB
6-第六讲 核方法.pdf
418KB
11-《机器学习》实验与课程设计.pdf
873KB
7-第七讲 混合模型和EM算法.pdf
740KB
2-第二讲 离散数据生成模型.pdf
721KB
9-第九讲 组合模型.pdf
833KB
0-《机器学习》课程教学大纲.pdf
361KB
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