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CSX460: 加州大学伯克利分校实用机器学习R 课程仓库 这是加州大学伯克利分校实用机器学习R (CSX460) 的课程仓库，最近的课程是 2017 年春季。 课程说明 本课程使用 R（一种开源统计编程语言）介绍机器学习。机器学习（有时也称为统计学习或数据挖掘）曾经是统计学家、程序员和量化分析师的一套利基工具，现在已经成为各种应用程序和学科不可或缺的工具。 本课程教授机器学习的基础知识，而无需深入研究太多数学或代码。本课程将教授机器学习的实践方面。 完成课程后，学生将能够应用课程，在自己的工作中使用机器学习解决问题。 课程学习目标 通过本课程，学生将学习： 机器学习中的基本概念 有监督、无

数据结构 逻辑结构: 线性结构 (数组、链表)、树形结构 (二叉树、堆、B树)、图结构 (有向图、无向图)、集合、队列。 存储结构 (物理结构): 数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示。 基本操作: 插入、删除、查找、更新、遍历等，以及时间复杂度和空间复杂度分析。 算法 算法设计: 将问题解决步骤转化为计算机可执行的指令序列。 算法特性: 输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 算法分类: 排序算法: 冒泡排序、快速排序、归并排序。 查找算法: 顺序查找、二分查找、哈希查找。 图论算法: Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法

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程序员经常通过刷题来提升Python编程技能。这门课程由不列颠哥伦比亚大学信息学院提供，代码为LIBR 559C，由Muhammad Abdul-Mageed博士指导，于2018年冬季学期每周三晚上9:00–11:50在iSchool露台实验室举行。办公室位于494号，办公电话6048-274-530，周一上午11:00 -下午1:00或预约。电子邮件地址为iSchool@UBC。课程目标在于教授Python编程语言的基本原理和应用，适用于文本处理、数据挖掘、分析以及Web开发等多个领域。

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