Difference between revisions of "机器学习培训"

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#一节课一个半小时
#一节课一个半小时
#腾讯会议  729 707 3614
#腾讯会议  729 707 3614
#推荐课程cs231n  http://cs231n.stanford.edu/schedule.html 作业值得做


==课程内容==


2021.11.9 第1章机器学习算法概述[[:File:第1章机器学习算法概述.pdf]]
=课程内容=
==第一期==
[[2021.11-2021.12]]


作业1:假设机器需要学习得到的X与Y的对应关系是求和,用numpy的方法实现机器学习的过程
机器学习概述,算法介绍,类型,pytorch


==第二期==


2021.11.16 第2课机器学习算法概述[[:File:ML第2课卷积层全链层.pdf]] [[:File:ML第2课卷积层全链层-笔记版.pdf]]
[[2022.03- ]]
*徐权峰: [[Transformer]]


作业2:第一个作业在ppt中。第二个作业:假设卷积核不是3x3而是1x1,运用卷积核的概念继续实现作业1的工作
=课题=
 
 
2021.11.23 第3课机器学习算法概述[[:File:ML第3课池化层遗忘层.pdf]]
 
[[作业1的提示]]
 
 
2021.11.30 第4课机器学习 作业解答及其他类型ML简介
 
[[作业1答案,待完善]]
 
 
2021.12.07 第4课机器学习类型概述
 
[[:File:ML5.1监督和无监督.pdf]] [[:File:ML5.2AE&VAE.pdf]] [[:File:ML5.3GAN.pdf]]
 
==课题==
*冯帅: [[机器学习培训_通过测光信息推断暗晕质量和size|通过测光信息推断暗晕质量和size]]
*冯帅: [[机器学习培训_通过测光信息推断暗晕质量和size|通过测光信息推断暗晕质量和size]]
*居梦婷: [[星系金属丰度测量]]
*居梦婷: [[星系金属丰度测量]]
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*邱佳杰: [[使用深度学习方法从星系图像中得出星系的形态信息]]
*邱佳杰: [[使用深度学习方法从星系图像中得出星系的形态信息]]
*吴闻宇: [[aaa]]
*吴闻宇: [[aaa]]
=链接=
*https://github.com/WillKoehrsen/Machine-Learning-Projects
*https://towardsdatascience.com/an-implementation-and-explanation-of-the-random-forest-in-python-77bf308a9b76
*https://www.kaggle.com/
*#推荐课程cs231n  http://cs231n.stanford.edu/schedule.html 作业值得做

Latest revision as of 02:56, 2 July 2022

  • 时间:每周二晚7点,暂定线上
  • 地点:15楼休息室1503
  • 备注:
  1. 总共约一学期,八节课
  2. 一节课一个半小时
  3. 腾讯会议 729 707 3614


课程内容

第一期

2021.11-2021.12

机器学习概述,算法介绍,类型,pytorch

第二期

2022.03-

课题

链接