Intro本课程广泛介绍机器学习和统计模式识别。主题包括：监督学习（生成/判别学习、参数化/非参数化学习、神经网络、支持向量机）；无监督学习（聚类、维度缩减、核方法）；学习理论（偏差/方差权衡，实用建议）；强化学习和自适应控制。本课程还将讨论机器学习的最新应用，如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别以及文本和网页数据处理。 Res 2018 年秋...