深度学习技术

大部分代码不需要自己写，但是要试一试现有的 Framework 练练

大纲

机器学习导论

主要讲基于微分方程的一些算法

• 机器学习综述

• 线性回归、logistics回归

  Redge/LASSO

• 数据清洗、特征选择

• 决策树与随机森林

深度学习

黑盒，解释性可以有但是不能彻底解释清楚

考核方式

分数主要基于课堂表现

平时作业 50

平时不点名，但是会有交流和沟通，交流的表现好的会给比较好的平时成绩

据说发言6-7次就可以97

教学办要求做两个作业

下下周，做两次课堂测验，开放式的，作为一部分平时表现的分

期末作业 50

期末作业题目来源于实际项目，这个不是决定性的

期末最后三节课给时间，自己找idea做presentation

非常开放和自由

不限题目、不限内容

但是要符合法律规定，绿色健康积极向上

题目自拟，只要体现出工作量和理解即可

一个人不能超过八分钟

选做，做的人分会高一些，20多人要做

第七周周四就开始

要求：

1. 不要超时
2. 不要讲概念，没做出来说一声，（没跑出来）也不会影响分数
3. 最简单的做一个手写数字的识别也可以，工作量也不低

不是考察大家做的好坏，就看看投入，给个评估

不需要讲lstm等模型的结构

用什么方法，解决什么问题，实现效果怎么样

sklearn教程

https://www.scikitlearn.com.cn

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU0MDQ1NjAzNg==&mid=2247557282&idx=1&sn=b9b3a3e852706409a64bbe5d0bd274c4&chksm=fb3b45a9cc4cccbf92d487776e8a9a9f62743608b228ffbc1888acc26141c3d195c322b1e46b&scene=27

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1888288?ad-from=1604

不用解决一个问题，拿出一个态度就可以了