花书+西瓜书+统计学习（完整版）

课程介绍：

如果你从来没有使用过机器学习，你会想，这个不就是编程吗？或者，到底机器学习是什么？首先，我们确实是使用编程语言来实现机器学习模型，我们跟计算机其他领域一样，使用同样的编程语言和硬件。但不是每个程序都用了机器学习。对于第二个问题，精确定义机器学习就像定义什么是数学一样难。

〖课程目录〗:

• | └──9、花书+西瓜书+统计学习
• | | ├──《机器学习》
• | | | ├──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
• | | ├──《深度学习》
• | | | ├──00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
• | | | ├──01 第一周线性代数
• | | | ├──02 第一周：概率与信息伦，数值计算
• | | | ├──03 第一周：本周学习任务简单总结
• | | | ├──04 第二周 机器学习算法基本概念
• | | | ├──05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
• | | | ├──06 第二周：本周学习任务简单总结
• | | | ├──07 第三周：LDA与SVM算法
• | | | ├──08 第三周：随机梯度下降
• | | | ├──09 第三周：本周学习任务简单总结
• | | | ├──10 第四周：前馈神经网络损失函数
• | | | ├──11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、
• | | | ├──12 第四周：直播答疑日
• | | | ├──13 第四周：本周学习任务简单总结
• | | | ├──14 第五周：范数惩罚正则化
• | | | ├──15 第五周：深度模型中的优化
• | | | ├──16 第五周：本周学习任务简单总结
• | | | ├──17 第五周：直播答疑
• | | | ├──18 第六周：卷积神经网络基础
• | | | ├──19 第六周：卷积函数变体
• | | | ├──20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日
• | | | ├──21 第七周：RNN概念&前向传播
• | | | ├──22 第七周：RNN反向传播与并行计算
• | | | ├──23 第七周：本周学习任务简单总结
• | | | ├──24 第八周：lstm
• | | | ├──25 第八周：gru
• | | | ├──26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
• | | | ├──27 第九周：推理加速、训练加速
• | | | ├──28 第九周：自适应和gan
• | | | ├──29 第九周：本周学习任务简单总结
• | | | └──花书第二期视频课PPT（完结）
• | | ├──《统计学习方法》
• | | | ├──00 学习第1章统计学习方法概论
• | | | ├──01 学习第2章感知机
• | | | ├──02 学习第3章k近邻
• | | | ├──03 Week1作业讲解及代码公布
• | | | ├──04 学习第4章朴素贝叶斯法
• | | | ├──05 学习第5章决策树
• | | | ├──06 参加直播答疑
• | | | ├──07 Week2作业讲解及代码公布
• | | | ├──08 学习第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型
• | | | ├──09 学习第7章支持向量机
• | | | ├──10 Week3作业讲解及代码公布
• | | | ├──11 学习第8章提升方法
• | | | ├──12 学习第9章EM算法及推广
• | | | ├──13 直播答疑
• | | | ├──14 Week4作业讲解及代码公布
• | | | ├──15 学习第10章隐马尔科夫模型
• | | | ├──16 学习第11章条件随机场
• | | | └──17 Week5作业讲解及代码公布
• | | ├──花书-中文版.pdf 30.77M
• | | ├──机器学习_周志华.pdf 37.53M
• | | └──李航 统计学习方法 第二版.pdf 158.87M

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