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