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コース概要

最初の週

[学校の準備]開会式：どのように春のトリックや面接の準備をするには？ケースが[解決]工学と機械学習モデル評価の特性を理解し
、古典的な教師付き学習アルゴリズムの教訓を理解して、[ビデオ]を
[タイトル]ブラシ配列クラスの問題
[ライブ]サタデー・ナイト・ライブ+ Q＆Aレッスン

第二週

学習[ビデオ]クラスのサポートベクトルマシン
解決するための概念を
.SVM最適化問題
の間隔SVMの最適化問題を導出するのは難しい
線形分離SVM
のカーネル関数
.SMOアルゴリズム
[i]の次元削減する方法を学ぶビデオマシン理解
•PCAとLDAを
[ブラシタイトルの問題+]文字列テーブルのルックアップの問題
] [ライブサタデーナイトは+ Q＆レッスンを生きます

第3週

[ビデオ]は学習授業教師なし学習アルゴリズムマシンを理解して
EMアルゴリズム関数kmeansから導出するアルゴリズムを
確率的グラフィカルモデル学習ビデオレッスン]マシン
.hmmリードと問題の説明
ビタビ・アルゴリズムの.HMMウィット予測問題
.crfのをいくつかの基本的な概念
.crf具体的な説明
[タイトル]ブラシリストの問題+スタック、+ビットコンピューティングの問題キューの問題
[ライブ]土曜日の夜は+ Q＆レッスンを生きます

4週

[ビデオ]ニューラルネットワークの前にクラス
-networkマップと活性化機能
フロント広げるために
選択された損失関数を・
・バックプロパゲーション
[ビデオ]コースリカレントニューラルネットワーク
.RNN
.GRU LSTMと
[タイトル]問題のクラス図の問題+のツリーブラシタイプ
サタデー・ナイト[ライブ] + Q＆レッスンを生きます