第一期机器学习底层算法学习小组(正式组)


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众所周知,机器学习已经成为必备技能,但是,你是否觉得sklearn、seaborn 直接掉包不够过瘾?调参懵懵懂懂,耗时长且效果不好? 为解决算法底层算法逻辑理解不够深入,与广大学员对machine learning 应用融会贯通的迫切需求,琪石机器学习底层算法学习小组上线啦!在这个学习小组里,入选学员将会高强度地分课题调研与互相学习实用的机器学习底层算法,并且我们期待大家完成结业project,融会贯通~

录取将分为正式组(需要进行面试,面试录取后免费)和旁听组(不需要面试,缴费即进场),一同进行学习。正式组和旁听组学习方式和要求大致相同,具体如下。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)轮流选择某一个课题进行讲解,梳理该课题知识点,每周集中讲解加讨论时长约为1-2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**需要完成并提交第八次课后给出的编程项目,小组成员上传自己的代码到GitHub,分享自己的repository来相互review代码。**旁听学员**不参与代码review,但强烈鼓励按时完成项目(不作具体要求)。 考核方式(旁听组不参与):领队在学习结束后根据项目完成情况、出勤、主讲表现、讨论参与度等方面评测正式小组成员表现。

学习目标:熟练掌握核心机器学习算法底层逻辑,完成相应金融方向的mini project,从而能够提高对于机器学习的理解,提升算法应用效率。

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8人(含组长),对machine learning有一定基础的朋友。 旁听组最多50人。

报名要求:
正式组:注册并登陆琪石网站 https://www.qishicpc.com 在Activities中选择“一期机器学习底层算法学习小组(正式组_免费)”进行报名。报名的时候请务必附上自己的Cover Letter和简历, Cover Letter中需要注明自己的强弱项以及为什么要申请这个学习小组。 **正式组只有高级会员或者外卡会员可以申请** 注:报名费一旦缴费成功确定报名,无论录取与否,报名费概不退还。

课程时间:
2021.4.25-2021.6.13

琪石学分: 2


Syllabus

部分学习大纲:
Week 1: matrix computation & linear regression (Lasso、Ridge), Week 2: PCA & Logistic Regression(Optional : Baysian Method for Machine Learning), Week 3: Tree (Decision Tree、Random Forest), Week 4:  Instance-Based Learning (KNN), Week 5:Clustering (K-means) , Week 6:Kernel-based algorithm (SVM), Week 7:Hidden Markov Model , Week 8: To be decided

学习资料:
andrew ng Stanford CS229: Machine Learning(http://cs229.stanford.edu/)

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Activity type: OnlineStudyGroups

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Announce date: Jan. 24, 2021

Registration deadline: April 20, 2021

Start date: April 25, 2021

End date: June 13, 2021

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Leader: Not disclose

Maximum participants: 8

Maximum Applicants: 30

9 people already applied

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This activity is free


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