- ApacheCN
- 廖雪峰 Python3 教程
- 李航《统计学习方法》(链接：https://pan.baidu.com/s/1MSx407RuPCJt5KSej0Yqlg 密码：h74l)
- 优秀github资源：
李航《统计学习方法》中机器学习模型的LaTeX公式笔记
李航《统计学习方法笔记》中的代码、notebook、参考文献、Errata
李航《统计学习方法》习题笔记 - 本训练营的学习安排与课程任务：详见文件夹Books中的《统计学习方法作业》doc文档
总课时：5 周
- 1 ROC曲线，L1/L2范数
- 2 感知机、KNN
- 3 决策树
- 4 Adaboost算法
- 5 提升树算法
- 6 朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归算法
- 7 EM算法
- 8 非线性SVM算法
- 9 线性可分SVM、线性SVM算法
- 10 隐马尔可夫模型
- 11 条件随机场
笔者有一些作业题是根据优秀资源[3]中解答的，作业题并不难，希望小伙伴们都能动手完成。
该训练营课程来自微信公众号深度之眼，笔者非常推荐，虽然以自学为主，但是在星球中能学到很多知识。该公众号下的机器学习实战训练营也很不错，大家可以尝试学习一下，一定有很大的收获。这个是我在该训练营的作业：机器学习实战