机器学习和自然语言处理初级培训课程

课程大纲：

机器学习部分：

1.感知机与神经网络模型

2.支持向量机模型

3.决策树模型

4.贝叶斯分类模型

4.多分类器集成学习方法

5.聚类分析数据结构、距离度量方法、K-means聚类、K-中心点聚类、层次聚类

6.频繁项集挖掘方法、Apriori算法、FP-Growth算法、关联规则挖掘、关联规则与相关性分析

自然语言处理部分：

7.语言模型、n元语法、数据平滑

8.马尔可夫模型

9.隐马尔可夫模型

10.以词义消歧技术为例，分析机器学习方法在自然语言处理中的应用