├── README.md ├── 第一期2018暑期 ├── 01_线性模型.pdf ├── 02_k近邻.pdf ├── 03_朴素贝叶斯.pdf ├── 04_逻辑回归和最大熵模型.pptx ├── 05_支持向量机.pdf ├── 07_决策树.pdf ├── 08_集成学习.pptx ├── 09_多标签学习.pdf ├── 10_协同分类.pdf ├── 11_其他回归方法.pdf ├── 决策树例子.zip ├── 多标签学习试验.zip └── 逻辑斯蒂回归例子-欺诈检测.zip └── 第二期2018暑期 ├── 2018.08.22 密度聚类 层次聚类.pdf ├── 主题模型(2).pptx ├── 度量学习_9_11_2018.pdf ├── 社团发现.pdf ├── 聚类问题_高鹏.pptx ├── 节点相似度计算.pdf └── 降维.pdf /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | ## WDS暑期机器学习讨论班 2 | 3 | ## 简介 4 | 5 | 暑期机器学习讨论班是由张祥老师组织发起，全体学生参与的讨论交流活动。目的是让学生巩固机器学习基本算法，掌握基本原理和使用。组织形式为学生选题并制作PPT，采用演讲的形式授课给全体参与学生和导师。 6 | 7 | ### 目录 8 | 9 | #### 2018暑期 10 | 11 | ##### 第一期 :ballot_box_with_check:已结束 12 | 13 | * :smile: 7月9日 [线性模型](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/01_%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B.pdf) 14 | * :smile: 7月13日 [k近邻](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/02_k%E8%BF%91%E9%82%BB.pdf)、[朴素贝叶斯](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/03_%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF.pdf) 15 | * :smile: 7月18日 [逻辑斯蒂回归 最大熵模型](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/04_%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%92%8C%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%86%B5%E6%A8%A1%E5%9E%8B.pptx) 16 | * :smile: 7月20日 [支持向量机](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/05_%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA.pdf) 17 | * :smile: 7月25日 [决策树](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/07_%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91.pdf) 18 | * :smile: 7月27日 [集成学习](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/08_%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AD%A6%E4%B9%A0.pptx) 19 | * :smile: 8月1日 [多标签分类](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/09_%E5%A4%9A%E6%A0%87%E7%AD%BE%E5%AD%A6%E4%B9%A0.pdf) 20 | * :smile: 8月3日 [协同分类](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/10_%E5%8D%8F%E5%90%8C%E5%88%86%E7%B1%BB.pdf)、[其他回归方法](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/11_%E5%85%B6%E4%BB%96%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%96%B9%E6%B3%95.pdf) 21 | 22 | 第二期(:hourglass_flowing_sand: 暑期放假一周，尚未开始) 23 | 24 | - :smile: 8月15日 [聚类的问题定义、评估方法与原型聚类(划分聚类)](https://github.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/blob/master/%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E6%9C%9F2018%E6%9A%91%E6%9C%9F/%E8%81%9A%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98_%E9%AB%98%E9%B9%8F.pptx) 25 | - :smile: 8月17日 密度聚类 | 层次聚类 | 其他聚类方法 26 | - :smile: 8月22日 主题模型 27 | - :smile: 8月24日 社团发现 28 | - :smile: 8月29日 图划分 29 | - :smile: 8月31日 图中结点的相似度计算 30 | - :smile: 9月5日 关联规则挖掘 31 | - :smile: 9月7日 降维 32 | - :smile: 9月12日 度量学习 33 | 34 | -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/01_线性模型.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/01_线性模型.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/02_k近邻.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/02_k近邻.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/03_朴素贝叶斯.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/03_朴素贝叶斯.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/04_逻辑回归和最大熵模型.pptx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/04_逻辑回归和最大熵模型.pptx -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/05_支持向量机.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/05_支持向量机.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/07_决策树.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/07_决策树.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/08_集成学习.pptx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/08_集成学习.pptx -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/09_多标签学习.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/09_多标签学习.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/10_协同分类.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/10_协同分类.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/11_其他回归方法.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/11_其他回归方法.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/决策树例子.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/决策树例子.zip -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/多标签学习试验.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/多标签学习试验.zip -------------------------------------------------------------------------------- /第一期2018暑期/逻辑斯蒂回归例子-欺诈检测.zip: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第一期2018暑期/逻辑斯蒂回归例子-欺诈检测.zip -------------------------------------------------------------------------------- /第二期2018暑期/2018.08.22 密度聚类 层次聚类.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第二期2018暑期/2018.08.22 密度聚类 层次聚类.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第二期2018暑期/主题模型(2).pptx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第二期2018暑期/主题模型(2).pptx -------------------------------------------------------------------------------- /第二期2018暑期/度量学习_9_11_2018.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第二期2018暑期/度量学习_9_11_2018.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第二期2018暑期/社团发现.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第二期2018暑期/社团发现.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第二期2018暑期/聚类问题_高鹏.pptx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第二期2018暑期/聚类问题_高鹏.pptx -------------------------------------------------------------------------------- /第二期2018暑期/节点相似度计算.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第二期2018暑期/节点相似度计算.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /第二期2018暑期/降维.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/SEU-WDS/MachineLearningCourses/2d66497aeaf61353ebf6e041986b6ea1eafd09de/第二期2018暑期/降维.pdf --------------------------------------------------------------------------------