【第一阶段】
学习吴恩达机器学习原版视频：
1.了解机器学习基本概念
2.学习单变量线性回归，体验最基本模型的魅力
3.学习线性代数的知识回顾+多元线性回归
作业：
【实操（1）】配置环境、开学习博客和github
【实操（2）】编程作业1：线性回归
【思考总结】以线性回归模型为最基本模型来阐述你认为的机器学习的认识
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业1：线性回归
【第二阶段】
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1.学习逻辑回归，为神经网络深度学习等算法打好基础
2.学习正则化，掌握防止过拟合的方法
作业：
【实操】编程作业2：逻辑回归+正则化
【思考总结（1）】阐述对线性回归与逻辑回归的异同的理解
【思考总结（2）】说明什么是过拟合以及过拟合的危害
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业2：逻辑回归+正则化
比赛实战：
【报名指导】零基础一小时报名“达观杯”NLP算法大赛
【第三阶段】
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1.学习神经网络，理解神经元网络的结构（权重、分层等）
作业：
【实操】编程作业3：神经网络（1）
【思考总结】使用矩阵的形式来表示神经网络的正向传播方式
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业3：神经网络（1）
比赛实战：
【视频课】“达观杯”NLP算法大赛（入门指导）
【第四阶段】
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1.学习神经网络反向传播算法，理解反向传播算法的作用
作业：
【实操】编程作业4：神经网络（2）
【推导】反向传播公式推导
【思考总结】阐述你对反向传播的认识
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业
比赛实战：
【视频课】“达观杯”NLP算法大赛（进阶指导）
【第五阶段】
学习吴恩达机器学习原版视频：
1.学习应用机器学习的建议，理解交叉验证、偏差、方差、正则化等概念
2.学习机器学习系统，理解精确度、召回率、误差评估等指标
作业：
【实操】编程作业5：机器学习系统设计
【思考总结（1）】阐述精确度和召回率的区别
【思考总结（2）】描述你对交叉验证、偏差、方差、正则化等概念的理解
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业5：机器学习系统设计
【第六阶段】
学习吴恩达机器学习原版视频：
1.学习支持向量机，理解函数间隔、几何间隔等内容
作业：
【实操】编程作业6：SVM
【思考总结】与神经网络相比，SVM算法有哪些优势和不足？
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业6：SVM
【第七阶段】
学习吴恩达机器学习原版视频：
1.学习k-means算法，理解其算法思路
2.学习pca降维，深度掌握降维方式
3.学习异常检测，了解异常检测的概念和技术
作业：
【实操】编程作业7：K-means+PCA
【思考总结（1）】阐述监督学习和无监督学习的差异
【思考总结（2）】何时需要使用PCA降维？
【思考总结（3）】阐述异常检测和逻辑回归有什么异同
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业7：K-means+PCA
比赛实战：
【视频课】“Kaggle比赛——泰坦尼克号生存预测（入门指导）
【第八阶段】
学习吴恩达机器学习原版视频：
1.学习推荐系统，重点掌握协同过滤的算法的思想与实现
2.学习大规模机器学习，理解Mini-Batch的思想
作业：
【实操】编程作业8：异常检测与推荐系统
【思考总结】举一些生活中的推荐系统应用实例，分析实现思路
作业视频讲解：
【作业视频讲解】编程作业8：异常检测与推荐系统
【视频课】“Kaggle比赛——泰坦尼克号生存预测（进阶指导）
【第九阶段】
1.学习应用举例的相关知识
2.期末总结+比赛复盘
获取资料的同学请加VX：itpenguin
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