Difference between revisions of "机器学习培训"
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*https://towardsdatascience.com/an-implementation-and-explanation-of-the-random-forest-in-python-77bf308a9b76 | *https://towardsdatascience.com/an-implementation-and-explanation-of-the-random-forest-in-python-77bf308a9b76 | ||
*https://www.kaggle.com/ | *https://www.kaggle.com/ | ||
*#推荐课程cs231n http://cs231n.stanford.edu/schedule.html 作业值得做 | |||
Revision as of 06:28, 2 April 2022
- 时间：每周二晚7点，暂定线上
- 地点：15楼休息室1503
- 备注：
- 总共约一学期，八节课
- 一节课一个半小时
- 腾讯会议 729 707 3614
课程内容
第一期
机器学习概述，算法介绍，类型，pytorch
第二期
课题
- 冯帅： 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
- 曾琪： aaa
- 刘桂梅： aaa
- 秦松梅： 恒星大气参数测量
- 李春燕： 寻找星团CMD中特殊区域的恒星
- 穆子豪： 通过机器学习方法从星系图像识别棒并提取相关信息
- 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