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    再次激活深度之眼的十一周集训营 课程+任务+练习深度掌握智能机器学习与深度学习

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    再次激活深度之眼的十一周集训营 课程+任务+练习深度掌握智能机器学习与深度学习  
    再次激活深度之眼的十一周集训营 课程+任务+练习深度掌握智能机器学习与深度学习
    再次激活深度之眼的十一周集训营 课程+任务+练习深度掌握智能机器学习与深度学习
    再次激活深度之眼的十一周集训营 课程+任务+练习深度掌握智能机器学习与深度学习
    再次激活深度之眼的十一周集训营 课程+任务+练习深度掌握智能机器学习与深度学习
    再次激活深度之眼的十一周集训营课程,视频课程安排了非常详尽的机器学习与深度学习的实战课程,以学习练习的任务方式开始教学,让同学们学练相结合。课程大致的内容包括了机器学习绪论,NLP算法大赛,学习线性模型,决策树的分裂准则,支持向量机原始模型的建立和求解,了解sklearn包中svm算法的使用,了解sklearn包中神经网络的使用,实验-sklearn-user guide,K-摇臂赌博机,与此同时课程仍安排很多直播答疑,可以帮助解决更多学习中的疑惑。
    ===============课程目录===============
    章节目录
    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


    详细课程目录

    ├─(1) 1.jpg
    (1)\00  看开营仪式,了解学习模式
    ├─(2) 1  开营仪式回放——老师部分.mp4
    ├─(3) 2  开营仪式回放——班主任部分.mp4
    ├─(4) 开营仪式模板—西瓜书2.0.pdf
    ├─(5) 是.pdf
    ├─(6) 资源必看.txt
    (2)\01  第一周:学习机器学习绪论
    ├─(7) 1  机器学习绪论.mp4
    ├─(8) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (3)\02  第一周:打达观杯NLP算法大赛
    ├─(9) 02零基础1小时完成一场AI比赛.pdf
    ├─(10) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(11) 达观杯文本智能处理挑战赛(入门指导).mp4
    (4)\03  第一周;参加打比赛的直播答疑
    ├─(12) 新建文本文档.txt
    ├─(13) 第一周;参加打比赛的直播答疑.mp4
    (5)\04  第二周:学习线性模型
    ├─(14) 2  一元线性回归公式推导.mp4
    ├─(15) 3  西瓜书公式推导——学习指南.mp4
    ├─(16) 4  多元线性回归公式推导.mp4
    ├─(17) 5  对数几率回归公式推导.mp4
    ├─(18) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (6)\05  第二周:每周学习任务简单总结
    ├─(19) 【作业讲解】逻辑回归.mp4
    ├─(20) 新建 Microsoft Word 文档 (2).docx
    ├─(21) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (7)\06  第三周:决策树的分裂准则
    ├─(22) 决策树2.0.mp4
    ├─(23) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (8)\07  第三周:学习sklearn包中决策树算法的使用
    ├─(24) 新建 Microsoft Word 文档 (2).docx
    ├─(25) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (9)\08  第三周:每周学习任务简单总结
    ├─(26) 【作业讲解】决策树.mp4
    ├─(27) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (10)\09  第四周:支持向量机原始模型的建立和求解
    ├─(28) SMO(1).py
    ├─(29) SVM-1.mp4
    ├─(30) SVM-2.mp4
    ├─(31) SVM-3.mp4
    ├─(32) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (11)\10  第四周:核函数和软间隔支持向量机
    ├─(33) softmargin-1.mp4
    ├─(34) softmargin-2.mp4
    ├─(35) ziliao.docx
    (12)\11  第四周:了解sklearn包中svm算法的使用
    ├─(36) 资料.docx
    (13)\12  第四周学习任务简单总结
    ├─(37) 【作业讲解】SVM.mp4
    ├─(38) 资料.docx
    (14)\13  第五周:极大似然估计与朴素贝叶斯
    ├─(39) bayes.mp4
    ├─(40) 资料.docx
    (15)\14  第五周:EM算法
    ├─(41) EM算法-1.mp4
    ├─(42) EM算法-2.mp4
    ├─(43) EM算法-3.mp4
    ├─(44) 资料.docx
    (16)\15  了解sklearn包中的朴素贝叶
    ├─(45) 新建文本文档.txt
    ├─(46) 资料.docx
    (17)\16  第五周:本周学习任务简单总结
    ├─(47) 作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4
    ├─(48) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (18)\17  第六周:神经网络结构+直播答疑问题收集
    ├─(49) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(50) 新建文本文档.txt
    ├─(51) 神经网络.ev4
    (19)\18  第六周:直播答疑日
    ├─(52) 直播答疑.mp4
    (20)\19  第六周:深度学习初探
    ├─(53) 19.txt
    (21)\20  第六周:了解sklearn包中神经网络的使用
    ├─(54) 新建 Microsoft Word 文档.pdf
    ├─(55) 新建文本文档.txt
    (22)\21  第六周:学习任务简单总结
    ├─(56) 【作业讲解】神经网络.mp4
    ├─(57) 新建 Microsoft Word 文档.pdf
    (23)\22  第七周:经验误差与过拟合
    ├─(58) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(59) 新建文本文档.txt
    (24)\23  第七周:评估方法
    ├─(60) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(61) 新建文本文档.txt
    (25)\24  第七周:性能度量
    ├─(62) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(63) 新建文本文档.txt
    (26)\25  第七周:了解sklearn包中模型评估方
    ├─(64) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(65) 新建文本文档.txt
    (27)\26  第七周:学习任务简单总结
    ├─(66) 【作业讲解】模型评估与选择.mp4
    ├─(67) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(68) 新建文本文档.txt
    (28)\27  第八周:特征降维
    ├─(69) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(70) 新建文本文档.txt
    (29)\28  第八周:特征选择
    ├─(71) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(72) 新建文本文档.txt
    (30)\29  第八周:了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用
    ├─(73) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (31)\30  第八周:学习任务简单总结
    ├─(74) 作业讲解】特征选择.mp4
    ├─(75) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (32)\31  第九周:集成学习
    ├─(76) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (33)\32  第九周:直播答疑日
    ├─(77) zhibo答疑.mp4
    (34)\33  第九周:结合策略
    ├─(78) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (35)\34  第九周:实验-lightGBM的使用
    ├─(79) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (36)\35  第九周:学习任务简单总结
    ├─(80) 【作业讲解】k-means.mp4
    ├─(81) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (37)\36  第十周:聚类
    ├─(82) gmm.mp4
    ├─(83) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (38)\37  第十周:HMM
    ├─(84) hmm-1.mp4
    ├─(85) hmm-2.mp4
    ├─(86) hmm-3.mp4
    ├─(87) hmm-3.mp4.baiduyun.p.downloading
    ├─(88) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (39)\38  第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2
    ├─(89) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (40)\40  第十周学习任务简单总结+问题收集日
    ├─(90) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (41)\41  第十一周:任务与奖赏
    ├─(91) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (42)\42  第十一周:K-摇臂赌博机+直播答疑日
    ├─(92) 天池o2o优惠券使用比赛预测分析比赛.mp4
    ├─(93) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (43)\43  第十一周:有无模型学习
    ├─(94) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(95) 新建 Microsoft Word 文档.pdf
    (44)\44  第十一周学习任务简单总结
    ├─(96) 第十一周学习任务简单总结0.pdf

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