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课程简介

课程主要介绍一些经典的传统机器学习算法，如分类算法：KNN算法，朴素贝叶斯算法，逻辑回归，决策树算法以及随机森林；回归算法：线性回归，聚类算法，结合Tensorflow2.3 神经网络、Keras 神经网络框架，实现一些小型案例。

课程目标

学习回归算法理论与实战；

学习决策树算法理论与实战；

学习集成学习算法理论与实战；

学习KNN算法和决策树算法理论与实战；

学习聚类算法理论与实战；

学习神经网络算法；

学习Tensorflow；

生成式对抗网络GANs。

适合人群

物联网工程师

算法工程师

Python开发工程师

人工智能工程师