如果你对人工智能跃跃欲试，第一步该怎么办？我通常的做法是，先收集人工智能有关的信息，或者问问身边正在学习的师兄师姐，寻求他们的方法或建议。
如果你已经开始学习，并且了解一点机器学习这个概念，那么你就应该知道这本书“周志华《机器学习》”，号称人工智能领域中文版开山之作
这是一本面向中文读者的机器学习教科书，适合正在学习机器学习的学生，以及对人工智能机器学习感兴趣的人士。为了让读者通过本书对机器学习有所了解，作者使用了通俗易懂的切西瓜的方式，生动有趣的讲解了机器学习基础知识的各方面，被业内戏称“西瓜书”。
这也是很多入行大咖，很多学人工智能方向，很多知乎大V，优秀的博主强烈推荐的书籍。
虽说书是好书，但由于篇幅限制，这本书对于公式推导的部分未能进行详尽的描述，也导致很多读者无法理解其算法的原理和公式推导的过程。
这也是很多人，买了书，但最后没有看完，或者看到一半放弃的原因。
为此我们专门开设了一场算法理论+实战结合最紧密的“机器学习”西瓜书训练营。
周志华《机器学习》西瓜书训练营
一、算法推导过程详解
《西瓜书》的学习顺序≠书本阅读顺序，我们重新由浅入深，排列学习顺序，加入算法公式的推导详解视频细化到每一步，让你彻底搞懂机器学习内在的每一个原理
二、比赛实战
针对书本过于理论化的不足，我们加强了实战部分的比重，在整个教学设计上，带打两场AI重量级大赛，通过比赛让自己熟悉机器学习的算法，将抽象的理论知识嵌入比赛代码，边学边用
三、三大维度答疑
1、导师接受1对1提问，12小时之内保证解决问题
2、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
3、微信群助教及时互动，群友互答
四、作业视频讲解
对于优秀作业我们将置顶，老师及助教将进行点评和批改
△可上下滑动，查看往期学员部分打卡详情
还会针对作业进行详细的视频讲解
除此以外，你还能获得
1、赠送价值1198元为期一年1对1咨询服务，11位重量级人工智能大咖坐镇，全方位解决你的学习困惑
2、超过15家知名互联网企业的工作内推
3：深度之眼策划了10场（学习赋能）+20场（技术应用方向）重量级AI直播，不是技术硬干货，但每一场都有独特的价值，翻到文末，查看具体主题和参与方式
良好的学习氛围
各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习，不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生，华为、阿里、滴滴的工程师
加入我们，你就能收获一群优质的学习伙伴
△可上下滑动，查看往期训练营学员群内互答，加深理解
看到同学们这么认真的在做学习笔记，也是满满的成就感
睁开眼，阳光和你都在～
△可上下滑动，查看往期训练营学员部分作业完成详情
我们的模式在往期训练营里中备受好评！而我们，还在不断的更新迭代
教学大纲
【第一周】
1.【学前准备】开营仪式
2.了解机器学习基本概念
3.入门比赛：“达观杯”NLP算法大赛（报名和入门指导）
【第二周】
1.线性模型
2.学习sklearn包中逻辑回归算法的使用
3.作业：梳理算法工作流程，使用sklearn的逻辑回归接口实现MNIST 分类
【第三周】
1. 决策树的分裂准则
2. 决策树的剪枝和连续值处理
3.学习sklearn包中决策树算法的使用
4.作业：掌握构建一个棵树的基本流程，使用sklearn的决策树接口实现鸢尾花分类
5.入门比赛：“达观杯”NLP算法大赛（进阶指导）
【第四周】
1.支持向量机原始模型的建立和求解
2.核函数和软间隔支持向量机
3.了解sklearn包中svm算法的使用
4.作业：掌握SVM公式推导，使用sklearn的SVM接口实现鸢尾花分类
【第五周】
1.极大似然估计与朴素贝叶斯
2.EM算法
3.了解sklearn包中的朴素贝叶斯算法的适用
4.作业：掌握极大似然估计和朴素贝叶斯分类器，使用sklearn的高斯贝叶斯接口实现鸢尾花分类
【第六周】
1.神经网络结构
2.BP算法
3.深度学习初探
4.了解sklearn包中神经网络的使用
5.作业：掌握BP算法，使用sklearn的神经网络接口实现MNIST分类
【第七周】
1.经验误差与过拟合
2.评估方法
3.性能度量
4.了解sklearn包中模型评估方法的使用
5.进阶比赛：天池 o2o 优惠券使用预测比赛（报名指导）
【第八周】
1.特征降维
2.特征选择
3.了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用
4.作业：掌握特征选择和降维算法的使用
5.进阶比赛：天池 o2o 优惠券使用预测比赛（入门指导）
【第九周】
1.集成学习
2.结合策略
3.实验-lightGBM的使用
4.进阶比赛：天池o2o优惠券使用预测比赛（进阶指导）
【第十周】
1.聚类
2.HMM
3.对K-means算法进行实践
【第十一周】
1.任务与奖赏
2.K-摇臂赌博机
3.有/无模型学习
4.比赛复盘和期末总结
开课时间：9.9日-12.1日
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带学导师团
学AI，顶级书本+权威导师，你就相当于成功了一半，而我们经验丰富的导师团
业内常用的一句话叫”不问怎么入门，直接上路就好“，变态的自律，你会取得难以想象的成就。停留在舒适圈你只会原地踏步
为了鼓励学员，我们一直坚持对于优秀的学生发放奖金
按要求完成全勤打卡，我们将赠送你如下福利！！（训练营采取的积分机制，打卡、点评、点赞都会有得到相应的积分，凭积分就可以换取相应奖品！）
事实证明，往期训练营结束后，每一期坚持打卡的人，都拿回了报名时他所付的金额
我们的学员凡是参与过一期的人，都不断的在参与我们其他的主题，所有人说“太值了”！
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或许这只是你一张电影票的钱，
还不够你买一款游戏，一套皮肤
但是如果你愿意选择加入我们，你能获得不仅仅是
扎实的理论算法推导功底+比赛实战经验
还有一群优秀的学习伙伴！
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一年畅学17大主题训练营，从小白入门到进阶大神的最佳学习方式
订阅须知
Q、课程资料在哪里看？
A、所有的课程资料均会在训练营上传。
Q、报名后可以退款吗？
A、本服务为虚拟内容产品，一经购买，概不退款，敬请谅解。
Q、可以开具发票吗？
A、可以开具普通电子发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。
名企合作
截止目前，我们已经和多家国内知名在线教育平台和比赛机构建立了合作关系，只为给大家提供最优质的学习服务：
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1、对数据分析、数据挖掘方向有擅长，可带数据科学相关班
2、有多年Python开发经验，对web/爬虫/运维/数据分析/云计算/大数据其中一个领域熟悉，可申请做Python课程导师
3、精读过《深度学习》花书、李航《统计学习方法》、《机器学习》西瓜书、等AI类知名书籍，可以开设以此书籍为教材的带读班
4、系统学过李宏毅的《机器学习》《深度学习》、李飞飞《计算机视觉课》、或是国外名校的知名公开课，可以开设以此课程为教材的带学班
5、 打过Kaggle、天池、AI challenger、科赛网、DC等竞赛，并取得过前5的成绩，可带竞赛班
6、如果你自己曾经读过AI类的经典或者前沿论文，并且对论文做过深入的分析和研究，可作为我们的paper精读班老师
7、如果你在企业里面，有参加过实际的企业项目，可以作为我们AI企业项目实战班
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