学习目标:
以 The Elements of Statistical Learning(ESL)为课本， 结合scikit-learn的源代码，系统性学习机器学习里面常见模型， 深刻理解机器学习算法的底层逻辑，数学推导和统计含义，以及代码实现。
学习方式：
以个人学习和小组讨论相结合形式进行，要求学员深入思考并积极参与讨论。具体形式为：
课件讲解：每周末进行线上小组讨论，由被录取的正式组学员（包括领队）轮流选择某一个章节，梳理主要知识点，结合 scikit-learn 源代码实现/或用法进行讲解。每周讨论时长约为 2 个小时。
提问答疑：学习小组所有成员进行个人学习，遇到问题可以随时在学习群里面讨论;对于全体成员均不确定或无法解决的难题，助教提供阶段性指导，助教也会在期中和期末按需进行答疑（主要在微信群）。
作业与习题课：每次主讲人需要选择课后题或者真实面试题（4道左右）作为作业。小组正式学员需要每周完成并提交主讲人给出的习题。
考核方式(旁听组不参与)： 领队在学习结束后根据习题完成情况、出勤、主讲表现、讨论参与度等方面评测正式小组成员表现。
学员组成:
领队：一名
助教：一名
组员：正式组 10 人(含组长)。
报名要求:
1. 对机器学习有热情，近期需要准备机器学习面试的同学
2. Knowledge prerequisites: Linear Algebra, Vector Calculus, Basic Statistics/Probability
3. 在课程进行时间，每周可以投入至少10小时用于学习。
报名方式:
注册并登录陆琪石网站https://www.qishicpc.com, 在Activities中选择进行报名。
正式组（免费）：（需要面试才能进入）
正式组仅限高级会员和外卡会员报名（请注册琪石网站在MyProfile处购买外卡）。报名时请附上自己的简历和Cover Letter (简单说明为什么感兴趣、每周可投入时间等)。
报名链接: https://www.qishicpc.com/activities/profile/428/
旁听组（收费）：（缴费即进场）
旁听组对所有会员开放，报名费一旦缴费成功确定报名，报名费概不退还。
报名链接: https://www.qishicpc.com/activities/profile/429/
课程时间:
共12周。
琪石学分: 3
Syllabus
部分学习大纲:
Linear Regression Introduction Chapter 3
Linear Regression Regularization Chapter 3
Linear Classification Chapter 4
Basis Expansions and Regularization / Kernel Smoothing Methods Chapter 5 + Chapter 6
Support Vector Machine Chapter 12
Model Assessment and Selection Chapter 7
Model Assessment and Selection continued + Double Descent Chapter 7 + Recent Papers
Bagging and Tree Based Models Chapter 8 + Chapter 9 + Chapter 15
Boosting Chapter 10
Boosting continued Chapter 10
Neural Network Chapter 11
Neural Network Current Hot Topic Recent Papers
学习资料:
主要课本：The Elements of Statistical Learning(2nd) – Hastie 参考书：An Introduction to Statistical Learning - Hastie Computer-Age Statistical Inference - Hastie Pattern Recognition and Machine Learning - Bishop Machine Learning：a Probabilistic Perspective – Murphy 参考代码：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
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