ML第14周学习小结
本周收获
总结一下本周学习内容：
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1、《深入浅出Pandas》的第14章：Pandas时序数据
- 14.1 固定时间
- 14.2 时长数据
- 14.3 时间序列
- 🚗博客： Pandas：时序数据（上）
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2、《机器学习》第7章：贝叶斯分类器
- 7.1 贝叶斯决策论
- 7.2 极大似然估计
- 7.3 朴素贝叶斯分类器
- 7.4 半朴素贝叶斯分类器
- 7.5 贝叶斯网
- 7.6 EM算法
- 🚗博客： 机器学习：贝叶斯分类器
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3、《深度学习》第1章、第2章：预备知识
- 2.1 安装运行环境
- 2.2 数据操作
- 2.3 自动求梯度
- 🚗博客： 深度学习：预备知识
下周计划
我的下周学习计划是：
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1、🚩《深入浅出Pandas》的第14章：Pandas时序数据
- 14.4 时间偏移~ 14.6时间操作
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2、🚩《机器学习》第8章：集成学习
- 8.1 个体与集成
- 8.2 Boosting
- 8.3 Bagging与随机森林
- 8.4 结合策略
- 8.5 多样性
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3、🚩《深度学习》第3章：深度学习基础
- 3.1 线性回归 ~ 3.4 softmax回归
