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机器学习西瓜书训练营（完结）2019 ├─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：学习线忄生模型 ├─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 第五周：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：忄生能度量 ├─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 ├─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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