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学习内容简要分类
1. 基本概念：概念包括机器学习的定义、核心思想和组成、分类类型、机器学习工作流程等。
2. 算法：聚类、决策树、神经网络、支持向量机、随机森林、强化学习以及贝叶斯概率等机器学习算法。
3. 架构：各种深度学习框架、集群架构和分布式计算架构、计算模型和设备架构等。
4. 流程：数据预处理、特征工程、可视化、学习模型选择、模型训练和评估、模型部署等。
5. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等。
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