機器學習算法和自然語言處理應用

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授課內容
1. 機器學習概要
-什么是機器學習 & 與傳統軟件開發的異同
-機器學習的分類和特點
-機器學習可以解決的問題和應用現狀
2. 廣義線性模型
-感知器模型 Perceptron
-線性神經元 Linear Neuron / Adaline
-邏輯回歸 Logistic Regression
-誤差曲面和梯度下降算法 Gradient Descendent
3. 經典概率模型
-樸素貝葉斯 Na?ve Bayes
4. 決策樹及其組合模型 Ensemble Models
-決策樹 Decision Tree: ID3 & CART
-隨機森林 Random Forest
-自適應增強算法 Adaptive Boosting (AdaBoost)
-梯度增強決策樹 Gradient Boost Decision Tree (GBDT)
5. 非監督學習模型 Unsupervised Learning
-聚類算法 K-means
-降維 Principle Component Analysis
6. 項目：機器學習自然語言處理應用
-文本意圖分類和詞匯標注 Intent classification and Slot filling
-情緒分析和意見挖掘 Sentiment Analysis and Opinion Mining