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了解问题的线性近似和建模，开发线性模型
2.降维
使用线性代数的想法来转换尺寸和扭曲空间，为线性模型提供额外的灵活性和功能
3.SVM.
开发和实施基于内核的方法，以开发非线性模型来解决几个复杂任务。
4.最邻居，k型方式和高斯混合模型
查看模式识别与基于距离和群集模型的识别想法，以了解相似度量和分组标准。
5.贝雷斯和决策树
从数据学习时潜入贝叶斯定理和使用决策标准的应用。
6.探索
从图、树和基于启发式优化的角度来看搜索。
7.逻辑和规划
发现编码逻辑和开发计划在环境中的操作的方法。
8.林业学习和隐藏的马尔可夫模型
从使用奖励和处罚的行动序列学习的工程代理商。
9.Q - 学习和政策梯度
在一个有状态世界上运行价值和政策近似任务
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