ml-course

项目介绍

ml-course 项目是一个由 Girafe-AI 组织的机器学习课程，主要面向对机器学习感兴趣的人群。课程按学期进行，提供详细的教学内容和丰富的学习资源，包括录音、幻灯片，以及家庭作业等，帮助学习者全面理解并掌握机器学习相关的知识。

内容和结构

课程安排自2022年9月5日开始，持续数周。每周的主题都会涉及到机器学习领域的重要概念和方法，如 Naive Bayes、kNN、线性代数、线性回归、多元分类、支持向量机（SVM）、主成分分析（PCA）、决策树、梯度提升、深度学习等。

每周学习内容概览

• 第1周 (05.09.2022): 介绍 Naive Bayes 和 kNN 算法。
• 第2周 (12.09.2022): 复习线性代数的基础知识。
• 第3周 (19.09.2022): 讲授线性回归基础。
• 第4周 (26.09.2022): 探讨线性分类技术。
• 第5周 (03.10.2022): 介绍 SVM 和 PCA 技术。
• 第6周 (10.10.2022): 围绕树模型和集成学习展开。
• 第7周 (17.10.2022): 重点讲解梯度提升技术。
• 第8周 (24.10.2022): 进行测试复习和讲解。
• 第9周 (31.10.2022): 引入深度学习的基本概念。
• 第10周 (07.11.2022): 探讨反向传播（补充内容）。
• 第11周 (14.11.2022): 讲述 Dropout 和 Batchnorm 技术。
• 第12周 (21.11.2022): 介绍嵌入技术和 seq2seq 模型。

每周内容均配有相应的录音和幻灯片，部分周还设置了作业，旨在帮助学生巩固所学。

前置知识和参考资料

课程建议参与者具备基础的机器学习和数学知识，可以参考预备知识章节。此外，课程推荐了一些重要的书籍和资料供学生进一步学习，如：

1. YSDA ML Book（俄语）
2. 《Probabilistic Machine Learning: An Introduction》
3. 《Deep Learning Book》中的第一部分

更多附加材料可在 Girafe-AI 的 GitHub 页面上查阅。

贡献者和鸣谢

课程由主要作者 Radoslav Neychev 和 Vladislav Goncharenko 打造。此外，还有一批贡献者共同协作，包括 Iurii Efimov、Nikolay Karpachev 等人。他们的贡献保证了课程的专业性和系统性。

特别感谢 Stanislav Fedotov 等为项目提供了宝贵的支持与建议。

结语

ml-course 是一个系统、详细的机器学习课程，致力为学习者提供专业指导和全面支持，对于想要深入了解机器学习的人士来说，是一个不可错过的学习机会。