深度之眼 -《机器学习》西瓜书训练营，视频教程下载

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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