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| 日期 | 主题 | 知识点详情 | 课件 | 相关阅读 | 其 他 | 作业 |
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| PART 0 前期基础复习（机器学习与凸优化）|
| 2月22日（周六） 10:00AM | （直播-Lecture） <br>算法复杂度，动态规划，DTW | <br>时间/空间复杂度的分析、 <br>Master's Theorem（主定理）, <br> v递归程序的时间复杂度 <br>与空间复杂度、 <br>动态规划算法介绍、 <br>编辑距离的计算、 <br>DTW的技术与应用， <br>Hamming Distance以及 <br>Semantic Hashing |[Lecture1](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/slide-clear%20%200222Lecture1.pptx) | [[博客]十分钟搞定时间复杂度](https://www.jianshu.com/p/f4cca5ce055a)<br/>[[博客] Dynamic Programming – Edit Distance Problem](https://algorithms.tutorialhorizon.com/dynamic-programming-edit-distance-problem/)<br/>[[材料]Master's Theorem](http://people.csail.mit.edu/thies/6.046-web/master.pdf)<br/>[Introduction to Algorithm (MIT Press)](http://ressources.unisciel.fr/algoprog/s00aaroot/aa00module1/res/%5BCormen-AL2011%5DIntroduction_To_Algorithms-A3.pdf)<br/>|[如何写summary](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/wikis/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%86%99summary)|[第一篇论文阅读](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0308%E8%AE%BA%E6%96%871.pdf)截止日期：3月8日（周日）北京时间 23:59PM，填写到<br>[论文summary](https://shimo.im/sheets/JVp8GYP9G8TjhjyG/ )|
| 2月29日（周六） 10:00AM |（直播-Lecture） <br>逻辑回归与正则|逻辑回归模型 <br>，GD, SGD，Distributed SGD, <br>过拟合与正则, <br>L1,L2, <br> LASSO, <br>Ridge Regression, <br>Hyperparameter Tuning <br>(Grid Search/Heuristic Search), <br> ElasticNet|[Lecture2](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/nlp%206%20%200229Lecture2.pptx)|[Matrix Cookbook](https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf)<br/>[ElasticNet](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/elasticnet.pdf)<br/>[https://arxiv.org/pdf/1805.02408.pdf](https://arxiv.org/pdf/1805.02408.pdf)<br/>[Deep Computational Phenotyping](http://www-scf.usc.edu/~zche/papers/kdd2015.pdf)<br/>[Label Embedding using Hierarchical Structure of Labels for Twitter Classification](https://www.aclweb.org/anthology/D19-1660.pdf)<br/>[ElasticNet](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/elasticnet.pdf)<br/>|||
| 2月22日（周六） 10:00AM | （直播-Lecture1） <br>算法复杂度，动态规划，DTW | <br>时间/空间复杂度的分析、 <br>Master's Theorem（主定理）, <br> v递归程序的时间复杂度 <br>与空间复杂度、 <br>动态规划算法介绍、 <br>编辑距离的计算、 <br>DTW的技术与应用， <br>Hamming Distance以及 <br>Semantic Hashing |[Lecture1](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/slide-clear%20%200222Lecture1.pptx) | [[博客]十分钟搞定时间复杂度](https://www.jianshu.com/p/f4cca5ce055a)<br/>[[博客] Dynamic Programming – Edit Distance Problem](https://algorithms.tutorialhorizon.com/dynamic-programming-edit-distance-problem/)<br/>[[材料]Master's Theorem](http://people.csail.mit.edu/thies/6.046-web/master.pdf)<br/>[Introduction to Algorithm (MIT Press)](http://ressources.unisciel.fr/algoprog/s00aaroot/aa00module1/res/%5BCormen-AL2011%5DIntroduction_To_Algorithms-A3.pdf)<br/>|[如何写summary](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/wikis/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%86%99summary)|[第一篇论文阅读](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0308%E8%AE%BA%E6%96%871.pdf)截止日期：3月8日（周日）北京时间 23:59PM，填写到<br>[论文summary](https://shimo.im/sheets/JVp8GYP9G8TjhjyG/ )|
| 2月29日（周六） 10:00AM |（直播-Lecture2） <br>逻辑回归与正则|逻辑回归模型 <br>，GD, SGD，Distributed SGD, <br>过拟合与正则, <br>L1,L2, <br> LASSO, <br>Ridge Regression, <br>Hyperparameter Tuning <br>(Grid Search/Heuristic Search), <br> ElasticNet|[Lecture2](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/nlp%206%20%200229Lecture2.pptx)|[Matrix Cookbook](https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf)<br/>[ElasticNet](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/elasticnet.pdf)<br/>[https://arxiv.org/pdf/1805.02408.pdf](https://arxiv.org/pdf/1805.02408.pdf)<br/>[Deep Computational Phenotyping](http://www-scf.usc.edu/~zche/papers/kdd2015.pdf)<br/>[Label Embedding using Hierarchical Structure of Labels for Twitter Classification](https://www.aclweb.org/anthology/D19-1660.pdf)<br/>[ElasticNet](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/elasticnet.pdf)<br/>|||
| 3月1日 （周日） 11:00AM | (直播-Discussion) <br>经典数据结构与算法 |Divide and Conquer技术以及应用|[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/review1-divide%20and%20conquer%20-%20v2.pptx)||||
| 3月1日 （周日） 3:30PM | (直播-Discussion) <br>经典数据结构与算法 |哈希表，搜索树，堆（优先堆）|[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/review_1_hashtable_tree_heap.pptx)||||
| 3月7日 （周六） 10:00AM | (直播-Lecture) <br>XGBoost | XGBoost核心算法讲解|[Lecture3](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/tree/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0307)|||
| 3月7日 （周六） 10:00AM | (直播-Lecture3) <br>XGBoost | XGBoost核心算法讲解|[Lecture3](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/tree/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0307)|||
| 3月8日 （周日） 11:00AM | (直播-Paper) <br>第一篇论文讲解<br>Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping ||[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0308%E8%AE%BA%E6%96%871.pdf)|||[第二篇论文阅读](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/%E8%AE%BA%E6%96%872.From%20Word%20Embeddings%20To%20Document%20Distances.pdf)截止日期：3月15日（周日）北京时间 23:59PM，填写到<br>[论文summary](https://shimo.im/sheets/JVp8GYP9G8TjhjyG/ )|
| 3月8日 （周日） 3:30PM | (直播-Discussion） <br>Ensemble模型实战|GBDT, XGBoost, LightGBM|[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0308nlp6Ensemble%E5%AE%9E%E6%88%98-%E9%9B%86%E6%88%90%E5%AD%A6%E4%B9%A0.pptx)|||
| 3月8日 （周日） 5:00PM | (直播-Discussion) <br>机器学习回顾（1） | 决策树，随机森林 |[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0308%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%9B%9E%E9%A1%BE%EF%BC%881%EF%BC%89%E4%B9%8B%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%92%8C%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%A3%AE%E6%9E%97.pptx)||||
| 3月14日（周六） 10:00AM | (直播-Lecture) <br>凸优化（1）| 凸集， <br>凸函数、 <br>判定凸函数、 <br>LP Problem, <br>QP Problem, <br>非凸函数问题|[Lecture4](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/NLP60314.pptx)||[如何上传小作业](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/wikis/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%86%99%E5%B0%8F%E4%BD%9C%E4%B8%9A)|[小作业1](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/tree/master/homework1)Out 截止日期：3月22日（周日）北京时间 23:59PM, 上传到gitlab|
| 3月14日（周六） 10:00AM | (直播-Lecture4) <br>凸优化（1）| 凸集， <br>凸函数、 <br>判定凸函数、 <br>LP Problem, <br>QP Problem, <br>非凸函数问题|[Lecture4](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/NLP60314.pptx)||[如何上传小作业](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/wikis/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%86%99%E5%B0%8F%E4%BD%9C%E4%B8%9A)|[小作业1](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/tree/master/homework1)Out 截止日期：3月22日（周日）北京时间 23:59PM, 上传到gitlab|
| 3月15日（周日） 11:00AM | (直播-Paper） <br>第二篇论文讲解<br>From Word Embeddings To Document Distances||[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0318/%20paper2.pptx)|||
| 3月15日（周日） 3:30PM | (直播-Discussion) <br>生活中的优化问题 | 案例讲解 |[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0315%E4%BC%98%E5%8C%96%E9%97%AE%E9%A2%98.pptx)||||
| 3月15日（周日） 5:00PM | (直播-Discussion) <br>机器学习回顾(2） | Linear SVM讲解 |[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0315%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9B%9E%E9%A1%BE%EF%BC%882%EF%BC%89Linear%20SVM.pptx)||||
| 3月21日（周六） 10:00AM | (直播-Lecture) <br>凸优化（2）| Lagrangian Duality, <br>KKT条件， <br>Complementary Slackness, <br>Non-linear SVM|[Lecture5](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/0321郑老师slide_note%20-%20clear.pptx)|||
| 3月21日（周六） 10:00AM | (直播-Lecture5) <br>凸优化（2）| Lagrangian Duality, <br>KKT条件， <br>Complementary Slackness, <br>Non-linear SVM|[Lecture5](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/0321郑老师slide_note%20-%20clear.pptx)|||
| 3月22日（周日） 3:30PM | (直播-Discussion) <br>Kernels | 核函数、 <br>Mercer's Theorem |[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/nlp6%200322王老师核函数.pptx)||||
| 3月22日（周日） 5:00PM | (直播-Discussion) <br>Duality | LP以及它的Dual, <br>QP以及它的Dual |[课件](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/课件/0322%20%20LP,%20DP%20and%20duality.pptx)||||
| PART 1 自然语言处理基础|
| 4月4日（周六） 10:00AM | (直播-Lecture6) <br>文本表示|分词，拼写纠错，停用词过滤，词的标准化，词袋模型，文本相似度计算, 词向量，句子向量， 语言模型|[Lecture6](http://47.94.6.102/NLPCamp6/course-info/blob/master/%E8%AF%BE%E4%BB%B6/0404%E6%96%87%E6%9C%AC%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E9%83%91%E8%80%81%E5%B8%88.pptx)||||
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