├─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  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：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
├─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