ML第18周小结()

本周收获

总结一下本周学习内容:

  • 1、《深入浅出Pandas》的第17章:实战案例

    17.1 实战思想~ 17.2数据处理案例

    博客: Pandas:实战案例(上)

  • 17.1 实战思想~ 17.2数据处理案例
  • 博客: Pandas:实战案例(上)
  • 2、《机器学习》第11章:特征选择与稀疏学习

    11.1 子集搜索与评价

    11.2 低过滤式选择

    11.3 包裹式选择

    11.4 嵌入式选择与L1正则化

    11.5 稀疏表示与字典学习

    11.6 压缩感知

    博客: 机器学习:特征选择与稀疏学习

  • 11.1 子集搜索与评价
  • 11.2 低过滤式选择
  • 11.3 包裹式选择
  • 11.4 嵌入式选择与L1正则化
  • 11.5 稀疏表示与字典学习
  • 11.6 压缩感知
  • 博客: 机器学习:特征选择与稀疏学习
  • 3、《深度学习》第3章:深度学习基础

    3.15 数值稳定性和模型初始化

    3.16 房价预测

    4.1 模型构造

    博客: 深度学习:数值稳定性、房价预测、模型构造

  • 3.15 数值稳定性和模型初始化
  • 3.16 房价预测
  • 4.1 模型构造

    博客: 深度学习:数值稳定性、房价预测、模型构造

  • 博客: 深度学习:数值稳定性、房价预测、模型构造

下周计划

我的下周学习计划是:

  • 1、《深入浅出Pandas》的第17章:实战案例

    17.3 综合案例

  • 17.3 综合案例
  • 2、《机器学习》第12章:计算学习理论

    12.1 基础知识
    12.2 PAC学习
    12.3 有限假设空间
    12.4 VC维
    12.5 Rademacher复杂度
    12.6 稳定性

  • 12.1 基础知识
  • 12.2 PAC学习
  • 12.3 有限假设空间
  • 12.4 VC维
  • 12.5 Rademacher复杂度
  • 12.6 稳定性
  • 3、《深度学习》第四章

    4.2 模型参数的访问 ~ 4.5读取和存储

  • 4.2 模型参数的访问 ~ 4.5读取和存储
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本周收获

总结一下本周学习内容:

  • 1、《深入浅出Pandas》的第17章:实战案例

    17.1 实战思想~ 17.2数据处理案例

    博客: Pandas:实战案例(上)

  • 17.1 实战思想~ 17.2数据处理案例
  • 博客: Pandas:实战案例(上)
  • 2、《机器学习》第11章:特征选择与稀疏学习

    11.1 子集搜索与评价

    11.2 低过滤式选择

    11.3 包裹式选择

    11.4 嵌入式选择与L1正则化

    11.5 稀疏表示与字典学习

    11.6 压缩感知

    博客: 机器学习:特征选择与稀疏学习

  • 11.1 子集搜索与评价
  • 11.2 低过滤式选择
  • 11.3 包裹式选择
  • 11.4 嵌入式选择与L1正则化
  • 11.5 稀疏表示与字典学习
  • 11.6 压缩感知
  • 博客: 机器学习:特征选择与稀疏学习
  • 3、《深度学习》第3章:深度学习基础

    3.15 数值稳定性和模型初始化

    3.16 房价预测

    4.1 模型构造

    博客: 深度学习:数值稳定性、房价预测、模型构造

  • 3.15 数值稳定性和模型初始化
  • 3.16 房价预测
  • 4.1 模型构造

    博客: 深度学习:数值稳定性、房价预测、模型构造

  • 博客: 深度学习:数值稳定性、房价预测、模型构造

下周计划

我的下周学习计划是:

  • 1、《深入浅出Pandas》的第17章:实战案例

    17.3 综合案例

  • 17.3 综合案例
  • 2、《机器学习》第12章:计算学习理论

    12.1 基础知识
    12.2 PAC学习
    12.3 有限假设空间
    12.4 VC维
    12.5 Rademacher复杂度
    12.6 稳定性

  • 12.1 基础知识
  • 12.2 PAC学习
  • 12.3 有限假设空间
  • 12.4 VC维
  • 12.5 Rademacher复杂度
  • 12.6 稳定性
  • 3、《深度学习》第四章

    4.2 模型参数的访问 ~ 4.5读取和存储

  • 4.2 模型参数的访问 ~ 4.5读取和存储