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 | PART 0  前期基础复习（机器学习与凸优化）|
 | 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）算法复杂度，动态规划，DTW | 时间/空间复杂度的分析、Master's Theorem（主定理）, 递归程序的时间复杂度与空间复杂度、动态规划算法介绍、编辑距离的计算、DTW的技术与应用，Hamming Distance以及Semantic Hashing | | [[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/>|||
+| 2月22日（周六） 10:00AM | （直播-Lecture）算法复杂度，动态规划，DTW | 时间/空间复杂度的分析、Master's Theorem（主定理）, 递归程序的时间复杂度与空间复杂度、动态规划算法介绍、编辑距离的计算、DTW的技术与应用，Hamming Distance以及Semantic Hashing |[课件](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/>|||
 | TBD |  (直播-Discussion) 经典数据结构与算法 |Divide and Conquer技术以及应用|||||
 | TBD |  (直播-Discussion) 经典数据结构与算法 |Divide and Conquer技术以及应用|||||
 | TBD |  (直播-Discussion) 经典数据结构与算法 |哈希表，搜索树，堆（优先堆）|||||
 | TBD |  (直播-Discussion) 经典数据结构与算法 |哈希表，搜索树，堆（优先堆）|||||
 | TBD |（直播-Lecture）逻辑回归与正则|逻辑回归模型，GD, SGD，Distributed SGD, 过拟合与正则, L1,L2, LASSO, Ridge Regression, Hyperparameter Tuning(Grid Search/Heuristic Search), ElasticNet||[Matrix Cookbook](https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf)<br/>[ElasticNet](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/elasticnet.pdf)<br/>|||
 | TBD |（直播-Lecture）逻辑回归与正则|逻辑回归模型，GD, SGD，Distributed SGD, 过拟合与正则, L1,L2, LASSO, Ridge Regression, Hyperparameter Tuning(Grid Search/Heuristic Search), ElasticNet||[Matrix Cookbook](https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf)<br/>[ElasticNet](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/elasticnet.pdf)<br/>|||