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├─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
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