-
周志华《机器学习》(链接：https://pan.baidu.com/s/1KRVO694H3QSP8jAqdegzHA 密码：gwpt)
-
优秀github资源： 周志华《机器学习》学习笔记
周志华《机器学习》课后参考答案 周志华《机器学习》课后参考答案-博客 -
本训练营的学习安排与课程任务：详见文件夹Books中的《机器学习作业》doc文档
总课时：11 周
- 1 学习机器学习绪论
- 2 达观杯NLP算法大赛
- 3 学习线性模型
- 4 学习sklearn包中逻辑回归算法的使用
- 5 决策树的分裂准则
- 6 决策树的剪枝和连续值处理
- 7 学习sklearn包中决策树算法的使用
- 8 支持向量机原始模型的建立和求解
- 9 核函数和软间隔支持向量机
- 10 了解sklearn包中svm算法的使用
- 11 极大似然估计与朴素贝叶斯
- 12 EM算法
- 13 了解sklearn包中的朴素贝叶斯算法的适用
- 14 神经网络结构
- 15 BP算法
- 16 深度学习初探
- 17 了解sklearn包中神经网络的使用
- 18 经验误差与过拟合
- 19 评估方法
- 20 性能度量
- 21 了解sklearn包中模型评估方法的使用
- 22 特征降维
- 23 特征选择
- 24 了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用
- 25 集成学习
- 26 结合策略
- 27 实验-lightGBM的使用
- 28 聚类
- 29 HMM
- 30 了解sklearn包中K-means算法的使用
- 31 K-摇臂赌博机和天池o2o比赛初级
- 32 有/无模型学习和天池o2o比赛进阶
Books----------------------------------作业汇总和西瓜书笔记pdf文档 Note-----------------------------------笔记文件夹 +----image-----------------------------笔记截图 +----markdown--------------------------markdown格式视频笔记 +----notebook--------------------------JupyterNotebook格式视频笔记 Week1----------------------------------第一周作业 Week2----------------------------------第二周作业 Week3----------------------------------第三周作业 Week4----------------------------------第四周作业 Week5----------------------------------第五周作业 Week6----------------------------------第六周作业 Week7----------------------------------第七周作业 Week8----------------------------------第八周作业 Week9----------------------------------第九周作业 Week10---------------------------------第十周作业 Week11---------------------------------第十一周作业
前后用了一周时间结合Vay-keen大神的笔记做的整理，首先感谢Vay-keen大神为我们这些学习者节约了寻找相关辅助学习资料的时间，笔记中有很多相关的知识是书中没有的，同时笔者也加入了一些其他的辅助公式推导，在此也要感谢南瓜书的作者，是他们的开源公式推导帮助了我们。
在学这本书之前，笔者曾经学了李航老师的第一版《统计学习方法》和《机器学习实战》，当时对里面一些公式部分不是很理解，这次系统性地学习了一遍西瓜书，结合了《统计学习方法》中的例题，更加深入的理解了机器学习中这些经典的算法，为接下来的《百面》一书的学习打下基础。笔者整理出了西瓜书笔记的PDF版本，供各位学习者下载使用。