第七期中级ML学习小组(旁听组_收费)


About

学习目标: 以 The Elements of Statistical Learning (ESL) 为课本,结合 scikit-learn 源代码,进一步地强化学习机器学习里面一些基本概念的认识以及常见模型和算法的实现能力,实现理论和实践的有机结合,并为参加 kaggle 比赛或报考琪石NLP课程及证书做准备。

学习方式: 以个人学习和小组讨论相结合形式进行,要求学员深入思考并积极参与讨论。具体形式为: 课件讲解:每周末进行线上小组讨论,由被录取的正式组学员(包括领队)轮流选择某一个模型进行讲解,梳理该算法知识点,标注出重点并给出 3-5 道不同难度的例题做进一步讲解;讲解完成后,主讲人需提供 4 道左右的题目作为习题,每周讨论时长约为 2 个小时。提问答疑:学习小组所有成员进行个人学习,遇到问题可以随时在学习群里面讨论;对于全体成员均不确定或无法解决的难题,助教提供阶段性指导,助教也会在期中和期末按需进行答疑(主要在微信群)。完成作业:小组正式学员需要每周完成并提交主讲人给出的习题。完成作业:小组正式学员需要每周完成并提交主讲人给出的习题。

考核方式(旁听组不参与): 领队在学习结束后根据习题完成情况、出勤、主讲表现、讨论参与度等方面评测正式小组成员表现。

学员组成:
助教:一名(已到位); 组长(领队):一名(已到位); 组员:正式组 10 人(含组长)。旁听组最多 50 人。

报名要求:
旁听学员无要求

课程时间:
2021 年 1 月 30 日-2021 年5 月1 日

琪石学分: 0


Syllabus

学习内容简介:
本学习小组包含如下知识点:Linear Methods (Chapter 3 & 4); Generalization of Linear Methods (Chapter 5 & 6);Model Assessment and Inference (Chapter 7 & 8);Tree Methods (Chapter 9 & 10);Neural Networks (Chapter 11);SVM and KNN (Chapter 12 & 13);Unsupervised Learning (Chapter 14);Random Forests (Chapter 15 & 16);*Other Topics (Chapter 17 & 18)

部分学习大纲:

第零周:自行阅读 ESL Chapter 1 & 2

第一周:阅读/讲解 ESL Chapter 3 & 4 sklearn/linear_model/ 下的源代码;

第二周:阅读/讲解 ESL Chapter 5 & 6 sklearn 关于 kernel 的部分;

第三周:阅读/讲解 ESL Chapter 7 & 8,sklearn/[feature_extraction|feature_selection|model_selection];

第四周:回顾所学内容及休整;

第五周:阅读 ESL Chapter 9 & 10 sklearn/tree

第六周:阅读 ESL Chapter 15 & 16 sklearn/ensemble

第七周:阅读 ESL Chapter 12 sklearn/[svm|discriminant_analysis.py]

第八周:回顾所学内容及休整

第九周:阅读/讲解 ESL Chapter 11 sklearn/neural_network;

第十周:阅读/讲解 ESL Chapter 13 sklearn/neighbors;

第十一周:阅读/讲解 ESL Chapter 14 sklearn/cluster

第十二周*:ESL Chapter 17 & 18;

学习资料:
The Elements of Statistical Learning: 电 子 版 可 在 Stanford 官 网 下 载 https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf Scikit-Learn 源代码: 参见官方 github: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

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Activity type: OnlineStudyGroups

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Announce date: Dec. 20, 2020

Registration deadline: Feb. 6, 2021

Start date: Jan. 30, 2021

End date: May 1, 2021

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Leader: Not disclose

Maximum participants: 50

Maximum Applicants: 50

11 people already applied

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Fee for premium members: 150.0

Fee for all others: 300.0


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