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《机器学习》西瓜书训练营作业（第十期）1

机器学习

需积分: 0 1 下载量 114 浏览量 2022-08-03 18:54:11 上传评论 2 收藏 1.97MB PDF 举报

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任务简介：实验-sklearn-userguide1.10任务详解：了解 sklearn 包中的决策树算法是如何使用的，请大家认真看完 1.10.1 的内容，重

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《机器学习》训练营作业（第十期）

笔记整理人：天国之影

说明

1. 每周三、周六为休息日，当天无须打卡，不会安排任何作业和任

务。若学习时长中包含周三或周六，则默认忽略当天计划。

2. 本课程作业的所有代码基于 Python3.7.2，在 Jupyter Notebook

上完成。

3. 课程老师：Jian 老师

4. 电子版：周志华《机器学习》西瓜书链接：

https://pan.baidu.com/s/1Kr-8ayfVv2fjrfz9nfaR3A

密码：d5zm

5. 附赠：李航《统计学习方法》链接：

https://pan.baidu.com/s/1artFMZGKJ_UMd0sI488fkQ

密码：mr41

我的作业 GitHub 地址（在每一个 Week 中均有一个 MyHomeWork 文件

夹，用于记录我的作业完成情况，所有 ipynb 文件均带注释）：

https://github.com/Relph1119/MachineLearning-

WatermelonBook

1 第 1 周

1.1 学习机器学习绪论

学习时长：1 天

任务简介：

学习机器学习绪论，了解预备知识，认识群内其他小伙伴，下载书籍电子版，

提前自己预习观看。

任务详解：

本部分是机器学习的绪论部分，对于这部分的学习，我并未让大家去阅读西

瓜书的第一章的绪论部分，因为那部分对于初学者来讲太难了，应该就是天书，

越看越蒙，这部分内容希望大家在学习完整个机器学习课程后，再回头看就好。

为了让大家更轻松更好的去理解机器学习，我们特此做了这个视频，主要讲述了

两个方面内容，一个是机器学习的应用案例，这部分是核心内容，另外一个是机

器学习理论的一个大概的分类，主要目的是想告诉同学们机器学习是什么？机器

学习有哪些应用？你们应该重点关注哪些应用？希望大家在本节内容学习后，心

里已经有了这三个问题的答案。

书籍下载：到公众号深度之眼后台回复“西瓜书”，即可领取电子版

视频：

机器学习绪论

打卡：

（1）内容：请给自己立一个 Flag，告诉自己未来 2 个月一定能把西瓜书啃完！

打完这个卡，你吹的牛逼，就会被所有人看到。所以自己吹的牛逼，含着泪也要

坚持下去。

（2）形式：文字，最少 10 字；

打卡截止日期：6/19

1.2 达观杯 NLP 算法大赛

学习时长：6/20-6/21

任务简介：请按照教程讲解的内容报名，打比赛、提交比赛成绩、查看名次。并

在学习群内，积极参与比赛战队的组建

任务详解：

特别注释：

第一周就打比赛，很多人会感觉懵逼，说什么都不会怎么打比赛。对的，这

就是我们的目的，你先不要尝试理解，先按照老师教程，完整跑一遍比赛流程，

体验一下算法的实际应用。之后在学习理论的过程中，把理论应用于比赛中，看

看不同算法对比赛成绩和结果的影响，对比其中的不同，尝试提高比赛成绩。

本部分主要是给大家讲一个实际比赛的内容，这部分的主要目的是带着大家

走完一个参加机器学习比赛的完整过程。对于没有参加过机器学习比赛的同学来

讲，可能觉得参加比赛会很难，甚至不知如何参加，但是我想告诉你们其实很简

单，希望能够带大家进入机器学习比赛这个道路上来，让大家更好的进行机器学

习的实践，这也是我们的初衷，希望大家可以开启比赛之门，同时，我们提供了

一个傻瓜式的完成这个比赛过程的操作文档 pdf，请大家自行下载，然后按着操

作流程走完这个过程，其中会涉及比赛的报名/开发软件的安装/代码的编，写和

执行/结果的提交，请大家务必完成。

PDF 下载链接：

https://pan.baidu.com/s/1TZepfl6DXItn1cwxbf-rMQ

提取码：zc1e

不想下载也可以直接看图文版

视频：

达观杯文本智能处理挑战赛（入门指导）

打卡：

（1）内容：提交报名成功的截图，提交比赛成绩和名次的截图

（2）形式：图片，最少 2 张；

打卡截止日期：6/21

1.3 本周学习任务简单总结

学习时长：1 天

任务简介：简单回顾本周学到几个重要知识

任务详解：

每一周的学习任务都比较重，第一次学过之后特别容易忘，所以在周日及时

做一个要点回顾，会让学习效率大大的提升，不会的知识也会越来越少

打卡：

（1）内容：请用文字描述，本周所学知识的重点，也可以思维导图、手写、电

子版截图或者拍照均可，格式不限

（2）形式：文字，最少 20 字；图片，0-9 张；

打卡截止时间：6/23

1.4 参考答案

1. 绪论笔记

https://github.com/Relph1119/MachineLearning-

WatermelonBook/blob/master/Week1/MyHomeWork/home

work_1.md

2. 1 小时打完一场比赛代码，详见 github

https://github.com/Relph1119/MachineLearning-

WatermelonBook/blob/master/Week1/MyHomeWork/home

work_2.py

2 第 2 周

2.1 学习线性模型

学习时长：6/24——6/25

任务简介：

学习西瓜书 3.1/3.2/3.3，观看西瓜书公式推导学习指南和线性模型公式推导

视频。

任务详解：

这部分就是我们要学习的第一个机器学习模型，线性模型，一个简单而重要

的模型，前两节主要讲线性回归，这个就是我们过去学过的最小二乘法的内容，

相信大家都不陌生的。而第三小节讲的对数几率回归才是我们正章的核心，这个

算法也是目前应用最广的算法之一，希望大家能够完全理清这个算法的工作流程，

这也是对大家在本周最为核心的一个要求。

视频：

（1）西瓜书公式推导——学习指南

（2）一元线性回归公式推导

（3）多元线性回归公式推导

（4）对数几率回归公式推导

打卡：

（1）内容：logistic 回归解决的是什么问题？它的表达式是什么，求导公式是什

么？

（2）形式：打卡提交总结的文字和公式推导的图片（20 字以上，1 张图片）

打卡截止日期：6/25

2.2 学习 sklearn 包中逻辑回归算法的使用

学习时长：6/27—6/28

任务简介：实验-sklearn-user guide 1.1.11

任务详解：

本节的主要任务是，了解 sklearn 包中逻辑回归算法的使用。逻辑回归算法

大家基本了解了，简单使用大家也用过了。

但是这次实验的主要目的，是让大家了解一下 sklearn 包的官网，这个官网

提供了详细的教程和案例，对于机器学习来讲是一种最为宝贵的资源，我们应该

怎么使用这个官网来进行机器学习的学习，和实际任务的开发，这个资源也是我

们日后学习的一个重点内容。

资料链接：

https://scikit-

learn.org/dev/modules/linear_model.html#logistic-regression

打卡：

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