A. 活动介绍
平台优质专栏作者带队精准学习
精选高质量专栏学习资料活动期内限时免费学习
此刻开启学习打卡之路,收获知识、赢取豪礼更能结交志同道合的博友
B. 作者本人简单介绍
- 概要
领域:机器学习,生物信息
擅长:无监督学习,统计分析,R+python数据分析
专业:应用统计(本硕),生物数学(博)
- 自述
本人本硕应用统计学(某财大),博士生物数学(某科大,在读),拥有较为扎实的统计学及数据分析基础.
硕士期间跟随硕导研究无监督学习,博士期间跟随博导进行生物信息及机器学习方面的研究,对机器学习有较深的理解,擅长利用python和R语言分析数据.
年开设机器学习
、统计学
、Python
和R语言
等专栏. 博客内容大多与数据科学相关,坚持理论与实战相结合,通过理论指导实战,通过实战深化理论.
C. 专栏介绍
- 专栏内容概述
机器学习
专栏自2020年开设至今,已有383篇文章,包含大量与机器学习相关的论文分析、课程笔记、代码实现 及 实验经验. 该专栏包括 特征工程、文本分析、回归、分类、聚类、降维、图机器学习、优化、python实战等在内的多项内容. 可以说,该专栏详述了本人硕士阶段 关于机器学习的研究经历和知识积淀.
- 适合人群
机器学习初学者:专栏包含理论基础、课程笔记和项目实战
机器学习研究者:专栏包含大量论文分析(多与无监督学习相关)、理论证明和代码实现
D. 21天学习计划
通过本次学习,你将:
- 巩固机器学习基础概念,学习经典机器学习算法.
- 通过顶刊论文学习较新的聚类算法,了解论文实验步骤.
- 学习python数据分析库
numpy
和pandas
,结合机器学习库scikit-learn
进行数据分析.- 通过腾讯会议参与知识问答及论文讨论,感受(再次)讨论班氛围.
- 第一周(数据科学基础)
时间 |
博主学习安排 |
学员学习打卡任务 |
学员打卡方式 |
Day1~Day2 |
开营+1篇回归基础资源学习+知识讲解+测试题 |
个人简介+本周学习计划制定+学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day3~Day4 |
1篇聚类基础资源学习+知识讲解+测试题 |
学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day5~Day6 |
1篇机器学习基础资源学习+知识讲解+测试题 |
学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day7 |
本周知识总结+知识问答 |
学习总结 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
- 第二周(聚类算法解剖)
时间 |
博主学习安排 |
学员学习打卡任务 |
学员打卡方式 |
Day1~Day2 |
1篇聚类论文学习+知识讲解+测试题 |
本周学习计划制定+学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day3~Day4 |
1篇聚类论文学习+知识讲解+测试题 |
学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day5~Day6 |
1篇聚类论文学习+知识讲解+测试题 |
学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day7 |
本周知识总结+知识问答 |
学习总结 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
- 第三周(数据科学实战)
时间 |
博主学习安排 |
学员学习打卡任务 |
学员打卡方式 |
Day1~Day2 |
2篇numpy实战资源学习+知识讲解 |
本周学习计划制定+学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day3~Day4 |
2篇pandas实战资源学习+知识讲解 |
学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day5~Day6 |
2篇机器学习实战资源学习+知识讲解 |
学习笔记 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |
Day7 |
本周知识总结+知识问答 |
学习总结 |
以专栏详情页发博形式完成打卡内容 |