《机器学习》西瓜书训练营

『课程目录』:  # P  h7 n# c9 o% W
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00  看开营仪式,了解学习模式.rar
* @! C, O8 o. @. K' U- e
01  第一周:学习机器学习绪论.rar
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02  第一周:打达观杯NLP算法大赛.rar
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03  第一周;参加打比赛的直播答疑.rar
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04  第二周:学习线性模型.rar
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05  第二周:每周学习任务简单总结.rar
06  第三周:决策树的分裂准则.rar
07  第三周:学习sklearn包中决策树算法的使用.rar
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08  第三周:每周学习任务简单总结.rar
09  第四周:支持向量机原始模型的建立和求解.rar
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10  第四周:核函数和软间隔支持向量机.rar
11  第四周:了解sklearn包中svm算法的使用.rar
: W# z5 s& Q# m2 L( v6 E& D
12  第四周学习任务简单总结.rar
13  第五周:极大似然估计与朴素贝叶斯.rar
14  第五周:EM算法.rar
15  了解sklearn包中的朴素贝叶.rar
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16  第五周:本周学习任务简单总结.rar
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17  第六周:神经网络结构+直播答疑问题收集.rar
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18  第六周:直播答疑日.rar
19  第六周:深度学习初探.rar
/ }* M" P$ A; c/ J+ p  T9 A
20  第六周:了解sklearn包中神经网络的使用.rar
21  第六周:学习任务简单总结.rar
22  第七周:经验误差与过拟合.rar
23  第七周:评估方法.rar
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24  第七周:性能度量.rar
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25  第七周:了解sklearn包中模型评估方.rar
7 Z3 Z" B' ^. S8 }9 e3 t0 h
26  第七周:学习任务简单总结.rar
27  第八周:特征降维.rar
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28  第八周:特征选择.rar
29  第八周:了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用.rar
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30  第八周:学习任务简单总结.rar
, d* h+ f$ @3 ]0 j; @3 n- t9 B: B
31  第九周:集成学习.rar
32  第九周:直播答疑日.rar
$ _+ H* K5 m, l0 k
33  第九周:结合策略.rar
34  第九周:实验-lightGBM的使用.rar
# j& n( Q0 U' j; X; ~. X
35  第九周:学习任务简单总结.rar
36  第十周:聚类.rar
37  第十周:HMM.rar
38  第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2.rar
40  第十周学习任务简单总结+问题收集日.rar
41  第十一周:任务与奖赏.rar
$ Y( n0 C4 k, i2 W( |7 Y; t, P
42  第十一周:K-摇臂赌博机+直播答疑日.rar
+ J6 t/ m6 j/ b
43  第十一周:有无模型学习.rar
3 G: ~  {) L0 {! U( c
44  第十一周学习任务简单总结.rar

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