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嵌入式星創客 \ LEVEL17

人工智能機器學習

機器學習

通關要求

完成每日練習工作0/25

所有作業至少達成13個A0/13
通關倒計時
通關賞金

100

賞金說明

賞金獲得說明

規定時間內一次通關，獲得100%賞金;

規定時間內第二次通關，獲得70％賞金;

規定時間內第三次通關，獲得50％賞金;

任務完成進度

您的賞金排名： -- /157

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DAY1 00:44:09 |48人正在學習

機器學習概念

理解機器學習概念

機器學習概念

學習進度

0/3

作業未提交

開始學習

DAY2 01:07:18 |55人正在學習

一元線性回歸

一元線性回歸

學習進度

0/6

作業未提交

開始學習

DAY3 00:47:35 |28人正在學習

多元線性回歸

多元線性回歸

學習進度

0/4

作業未提交

開始學習

DAY4 01:08:17 |29人正在學習

邏輯回歸

邏輯回歸

學習進度

0/5

作業未提交

開始學習

DAY5 00:57:20 |16人正在學習

KNN算法

掌握KNN算法原理

學習進度

0/3

作業未提交

開始學習

DAY6 01:17:31 |30人正在學習

K-means算法

學習進度

0/6

作業未提交

開始學習

DAY7 00:57:13 |20人正在學習

決策樹（上）

掌握決策樹的概念，學習使用決策樹進行分類

學習進度

0/4

作業未提交

開始學習

DAY8 00:56:04 |15人正在學習

決策樹（下）

掌握決策樹的概念，學習使用決策樹進行分類

學習進度

0/3

作業未提交

開始學習

DAY9 01:16:20 |28人正在學習

貝葉斯算法

掌握貝葉斯算法和理論

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY10 01:00:04 |22人正在學習

SVM支持向量機（上）

SVM支持向量機是機器學習分類效率最高是算法，也是最難的算法

學習進度

0/4

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開始學習

DAY11 01:13:17 |19人正在學習

SVM支持向量機（中）

SVM支持向量機是機器學習分類效率最高是算法，也是最難的算法

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY12 01:37:27 |30人正在學習

SVM支持向量機（下）

SVM支持向量機是機器學習分類效率最高是算法，也是最難的算法

學習進度

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開始學習

DAY13 01:00:30 |20人正在學習

主成分分析PCA1

PCA是一種降維算法，可以減少數據的維度，減少計算量

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY14 01:03:45 |16人正在學習

主成分分析PCA2

PCA是一種降維算法，可以減少數據的維度，減少計算量

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY15 01:46:47 |27人正在學習

文本分類和圖像識別

文本分類，圖像識別

學習進度

0/5

作業未提交

開始學習

DAY16 00:51:29 |25人正在學習

深度學習入門

深度學習概念，tensorflow概念掌握

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY17 00:53:23 |20人正在學習

tensorflow使用

了解tensorflow的基本概念

tensorflow使用

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY18 00:38:27 |10人正在學習

感知機

感知機是最簡單神經網絡

感知機的基本原理和實現

學習進度

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開始學習

DAY19 01:09:06 |12人正在學習

多層神經網絡,BP傳播算法

多層神經網絡概念，BP傳播算法

學習進度

0/3

作業未提交

開始學習

DAY20 01:02:50 |13人正在學習

卷積神經網絡基礎

理解卷積神經網絡原理

學習進度

0/3

作業未提交

開始學習

DAY21 01:07:06 |18人正在學習

卷積神經網絡圖像識別

學會使用keras進行簡單圖像識別

keras安裝及使用

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY22 02:20:44 |22人正在學習

卷積神經網絡圖像識別和著名CNN介紹

理解經典神經網絡

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY23 00:50:18 |17人正在學習

循環神經網絡基礎

理解循環神經網絡原理

LTSM和GRU

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY24 00:37:36 |10人正在學習

循環神經網絡實現

學會使用tensorflow實現RNN

keras實現

學習進度

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作業未提交

開始學習

DAY25 01:30:08 |27人正在學習

生成對抗網絡

理解生成對抗網絡原理

GAN的生成器和辨別器以及損失函數計算

學習進度

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作業未提交

開始學習

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人工智能機器學習

通關要求

通關倒計時

通關賞金

100

賞金獲得說明

DAY1

機器學習概念

DAY2

一元線性回歸

DAY3

多元線性回歸

DAY4

邏輯回歸

DAY5

KNN算法

DAY6

K-means算法

DAY7

決策樹（上）

DAY8

決策樹（下）

DAY9

貝葉斯算法

DAY10

SVM支持向量機（上）

DAY11

SVM支持向量機（中）

DAY12

SVM支持向量機（下）

DAY13

主成分分析PCA1

DAY14

主成分分析PCA2

DAY15

文本分類和圖像識別

DAY16

深度學習入門

DAY17

tensorflow使用

DAY18

感知機

DAY19

多層神經網絡,BP傳播算法

DAY20

卷積神經網絡基礎

DAY21

卷積神經網絡圖像識別

DAY22

卷積神經網絡圖像識別和著名CNN介紹

DAY23

循環神經網絡基礎

DAY24

循環神經網絡實現

DAY25

生成對抗網絡

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