【文件属性】：
文件名称：geek-training-camp
文件大小：48.55MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-25 16:06:48
JupyterNotebook
ML训练营：预测性表格数据挖掘和表格数据深度学习课程
介绍
目的
这是GeekBang培训平台提供的课程，分为三个系列之一，第二个课程是自然语言建模，第三个是计算版本和强化学习，强调自动驾驶。 本课程的核心目的是介绍重要的机器学习。
课程资料更新
该课程每周安排一次，整个系列将花费大约一年的时间来完成三个系列的课程材料。 贡献者主要来自MSRA，DeepMind，Facebook AI Research，清华大学，北京大学和阿姆斯特丹大学。
课程语言
不幸的是，最初的目标受众是中国人。 因此，首先衍生出中文版本。 英文版的讲义将很快出版。
课程大纲（已计划；正在不断更新）
第01章Python
Colab和Jupyter笔记本。 如何建立深度学习工作环境。 简要回顾Python和R。异常处理，着重于函数编程技术。 Python中的函数式编程。 装潢师。 数据类和文档字符串。
第2章：加快
【文件预览】：
geek-training-camp-master
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--------minimax.pdf(271KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------Reproducing Kernel Hilbert Spaces in Probability and Statistics by Alain Berlinet, Christine Thomas-Agnan (z-lib.org).pdf(25.33MB)
--------CS229_Lecture_Notes.pdf(4.24MB)
----chap01()
--------geek_chap_01.pdf(565KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------python_r_basics.ipynb(75KB)
--------myfunc.py(214B)
----chap05()
--------lasso.pdf(489KB)
--------Homotopy optimization methods for global optimization.pdf(239KB)
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--------Microeconometrics.pdf(5.5MB)
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--------ProximalMethods.pdf(164KB)
--------geek_chap_05.ipynb(85KB)
----chap04()
--------.DS_Store(6KB)
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--------.DS_Store(6KB)
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--------connect_c()
----chap07()
--------Bayesian Networks in R with Applications in Systems Biology by Radhakrishnan Nagarajan, Marco Scutari, Sophie L奲re.pdf(1.63MB)
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--------geek_bang_chap07.ipynb(17KB)
--------geek_chap_07.pdf(1.02MB)
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--------geek_chap_09.pdf(1.46MB)
----chap08()
--------geek_chap_08.pdf(656KB)
----chap4-5()
--------.DS_Store(6KB)
--------chap-4-5.pdf(435KB)