学习计划2019H1

1-3月

1. 机器学习理论与实践 1月

1）classfication (K近邻，决策树，支持向量机，朴素贝叶斯，逻辑回归，adaboost) 

   NLP

   number

  K近邻 KNeighborsClassifier -> K-D Tree, Ball Treeic

 LogistRegression

 DecisionTreeClassifier

ID3, C4.5, CART

 

2）regression （线性回归，树回归）

LinearRegression

Lo

 

2.深度学习 2-3月

 吴恩达Coursera深度学习

3. Kaggle比赛