深度之眼 -《机器学习》西瓜书训练营,视频教程下载

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课程介绍:

书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考.

课程目录:

00  看开营仪式,了解学习模式

01  第一周:学习机器学习绪论

02  第一周:打达观杯NLP算法大赛

03  第一周;参加打比赛的直播答疑

04  第二周:学习线性模型

05  第二周:每周学习任务简单总结

06  第三周:决策树的分裂准则

07  第三周:学习sklearn包中决策树算法的使用

08  第三周:每周学习任务简单总结

09  第四周:支持向量机原始模型的建立和求解

10  第四周:核函数和软间隔支持向量机

11  第四周:了解sklearn包中svm算法的使用

12  第四周学习任务简单总结

13  第五周:极大似然估计与朴素贝叶斯

14  第五周:EM算法

15  了解sklearn包中的朴素贝叶

16  第五周:本周学习任务简单总结

17  第六周:神经网络结构+直播答疑问题收集

18  第六周:直播答疑日

19  第六周:深度学习初探

20  第六周:了解sklearn包中神经网络的使用

21  第六周:学习任务简单总结

22  第七周:经验误差与过拟合

23  第七周:评估方法

24  第七周:性能度量

25  第七周:了解sklearn包中模型评估方

26  第七周:学习任务简单总结

27  第八周:特征降维

28  第八周:特征选择

29  第八周:了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用

30  第八周:学习任务简单总结

31  第九周:集成学习

32  第九周:直播答疑日

33  第九周:结合策略

34  第九周:实验-lightGBM的使用

35  第九周:学习任务简单总结

36  第十周:聚类

37  第十周:HMM

38  第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2

40  第十周学习任务简单总结+问题收集日

41  第十一周:任务与奖赏

42  第十一周:K-摇臂赌博机+直播答疑日

43  第十一周:有无模型学习

44  第十一周学习任务简单总结

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