UCL-Comp0088 机器学习简介课程旨在为学生提供机器学习理论和实践层面的深入了解。本课程将涵盖监督学习和无监督学习的基本概念，并探讨各种机器学习算法的应用。
本课程的目标是：
1. 理解机器学习的理论和实践。
2. 掌握使用正确工具解决现实世界机器学习问题的能力。
完成该模块后，学生将能够：
1. 深入了解监督学习和无监督学习的概念。
2. 能够运用各种机器学习算法解决实际问题。
本课程的内容涵盖以下主题：
监督学习简介：包括回归和分类的线性模型、过度拟合和正则化、提升、决策树、随机森林、支持向量机以及深度学习。
无监督学习简介：包括K均值、主成分分析、嵌入和表示学习、期望最大化、高斯混合模型、隐藏马尔可夫模型、深度自动编码器和生成对抗网络。
为了有资格选择此模块作为可选或选修课，学生必须：
1. 在计划和年度学习年度中注册该模块。
2. 具有微积分、线性代数和概率理论的基本了解。
3. 熟练掌握编程，最好是Python。
对于那些对机器学习感兴趣并希望在理论和实践方面深入了解的学生来说，UCL-Comp0088机器学习简介课程提供了一个丰富而有挑战性的学习机会。通过探索监督学习和无监督学习的基本概念，以及各种机器学习算法的应用，学生将获得解决现实世界问题的关键技能。我们鼓励学生利用这个机会，积极参与课程，探索机器学习的无限可能性。
如需了解有关UCL-机器学习简介课程辅导以及其他英国课程辅导的详细信息，请随时咨询DR.D留学生辅导机构。
