UM F14 EECS445 courseWork 机器学习课程

在本课程资料“UM_F14_EECS445_courseWork”中，我们聚焦于UM（密歇根大学）的EECS 445课程，这是一个深入探索机器学习的学术项目。该课程涵盖了广泛的理论概念、算法实现以及实际应用。学生将深入了解监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，包括分类、回归、聚类、降维和强化策略等任务。

在实际编程实践中，课程可能会用到C++来实现机器学习模型。相关的资源，如密歇根大学_MIMICS辐射传输模型C++版本，提供了课程中可能用到的代码示例。还有多个实践项目资源可供参考，如机器学习编程实践和EECS738_Project2eecs738机器学习课程项目源码，这些资源帮助学生更好地应用所学知识解决实际问题。