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00  看开营仪式,了解学习模式.rar: E* d$ K+ k+ L0 L! l2 [7 `
01  第一周:学习机器学习绪论.rar4 |- D& S8 U# E0 _9 `$ `9 m% g
02  第一周:打达观杯NLP算法大赛.rar- j5 h3 \7 g7 q0 g6 m
03  第一周;参加打比赛的直播答疑.rar9 d! W0 V5 \2 X. s! I
04  第二周:学习线性模型.rar
05  第二周:每周学习任务简单总结.rar
06  第三周:决策树的分裂准则.rar0 V" u0 O1 L$ N+ m9 q8 f% U$ M" V
07  第三周:学习sklearn包中决策树算法的使用.rar
08  第三周:每周学习任务简单总结.rar
09  第四周:支持向量机原始模型的建立和求解.rar) {( x0 p0 |" V/ K! T9 A
10  第四周:核函数和软间隔支持向量机.rar3 |8 Y8 b1 e, a, y* C
11  第四周:了解sklearn包中svm算法的使用.rar* R* j; f3 T( n& s8 g1 j! C. ?" d9 j
12  第四周学习任务简单总结.rar
13  第五周:极大似然估计与朴素贝叶斯.rar8 F# A5 v0 P5 j' W
14  第五周:EM算法.rar9 I# g/ a0 Q2 e7 F1 L7 c5 I9 e
15  了解sklearn包中的朴素贝叶.rar
16  第五周:本周学习任务简单总结.rar
17  第六周:神经网络结构+直播答疑问题收集.rar
18  第六周:直播答疑日.rar
19  第六周:深度学习初探.rar
20  第六周:了解sklearn包中神经网络的使用.rar
21  第六周:学习任务简单总结.rar- r7 o. e7 g& }. v- @
22  第七周:经验误差与过拟合.rar' z7 l- ~& v- [3 @/ g7 k' V) W
23  第七周:评估方法.rar
24  第七周:性能度量.rar" R& r! ^9 q! B& Z4 M
25  第七周:了解sklearn包中模型评估方.rar
26  第七周:学习任务简单总结.rar* [" `/ t6 m( W2 F6 i
27  第八周:特征降维.rar
28  第八周:特征选择.rar) N0 |  S3 T, P# y4 V0 |
29  第八周:了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用.rar$ v- F' R/ Q+ y2 f( `; A3 ]
30  第八周:学习任务简单总结.rar9 d4 z# R9 R) y( i
31  第九周:集成学习.rar
32  第九周:直播答疑日.rar
33  第九周:结合策略.rar
34  第九周:实验-lightGBM的使用.rar
35  第九周:学习任务简单总结.rar
36  第十周:聚类.rar( z: G5 D, F2 q, ^
37  第十周:HMM.rar$ T8 f, N+ R4 g" }
38  第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2.rar
40  第十周学习任务简单总结+问题收集日.rar
41  第十一周:任务与奖赏.rar
42  第十一周:K-摇臂赌博机+直播答疑日.rar1 z0 D0 j" w9 ~" P' D3 P! U
43  第十一周:有无模型学习.rar% r) e8 j0 p) @3 {- x
44  第十一周学习任务简单总结.rar
47 r5 P  p" H1 X  [
  F6 w# u) R. A& G- E! F+ t
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    发表于 2019-12-10 01:44:51 | 显示全部楼层
    沙发
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    匿名  发表于 2020-1-4 10:59:10
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