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课程介绍
MIT 6.036是麻省理工开设的机器学习入门课程，课程系统分版块地讲解了机器学习核心模型算法与解决问题思路。课程内容覆盖：传统机器学习模型（树模型、集成模型、聚类算法、逻辑回归），深度学习典型模型（感知器、神经网络、CNN、RNN），以及强化学习的部分算法。
通过本课程学习，可以系统掌握机器学习基础知识和典型算法，并构建对模型应用的基础能力。
课程讲师 Tamara Broderick，博士毕业于加州大学伯克利分校，现任麻省理工副教授。Tamara Broderick的研究领域为机器学习和统计，具体说就是可靠地量化现代复杂数据分析程序中的不确定性和稳健性。也因此，作者对贝叶斯推理和图形模型特别感兴趣——重点是可扩展、非参数和无监督学习。
课程主题
课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。
Basics（基础知识）Perceptrons（感知器）Features（特征）Logistic regression, a.k.a. linear logistic classification（逻辑回归(对数几率回归)）Regression（回归建模）Neural networks（神经网络）Convolutional neural networks（卷积神经网络）State machines and Markov decision processes（状态机与马尔可夫决策过程）Reinforcement learning（强化学习）Recurrent neural networks（循环神经网络）Decision trees and random forests（决策树与随机森林）Clustering（聚类算法）
课程资料
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📚 课件。PDF文件。覆盖Lecture 1~13（说明：L7是休息；官方未发布L14讲座的课件）。📚 作业&答案。.ipynb文件。覆盖 Homework 1~11 的全部作业。
课程视频 | B站
【双语字幕+资料下载】MIT 6.036 | 机器学习导论(·完整版)
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