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| 日期 | 主题 | 知识点详情 | 课件 | 相关阅读 | 其 他 | 作业 | | 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）| | 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 | <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 |[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/>||| | 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 |[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) <br>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) <br>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 <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||[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） <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||[Matrix Cookbook](https://www.math.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf)<br/>[ElasticNet](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/elasticnet.pdf)<br/>|||
| TBD | (直播-Discussion) 机器学习回顾（1） | 决策树，随机森林 ||||| | TBD | (直播-Discussion) <br>机器学习回顾（1） | 决策树，随机森林 |||||
| TBD | (直播-Paper) 第一篇论文讲解 |||||| | TBD | (直播-Paper) <br>第一篇论文讲解 ||||||
| TBD | (直播-Lecture) XGBoost | XGBoost核心算法讲解|||| | TBD | (直播-Lecture) <br>XGBoost | XGBoost核心算法讲解||||
| TBD | (直播-Discussion）Ensemble模型实战|GBDT, XGBoost, LightGBM||||| | TBD | (直播-Discussion） <br>Ensemble模型实战|GBDT, XGBoost, LightGBM|||||
| TBD | (直播-Paper）|第二篇论文讲解||||| | TBD | (直播-Paper）| <br>第二篇论文讲解|||||
| TBD | (直播-Lecture) 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|||| | TBD | (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||||
| TBD | (直播-Discussion) 机器学习回顾(2） | Linear SVM讲解 ||||| | TBD | (直播-Discussion) <br>机器学习回顾(2） | Linear SVM讲解 |||||
| TBD | (直播-Discussion) 生活中的优化问题 | 案例讲解 ||||| | TBD | (直播-Discussion) <br>生活中的优化问题 | 案例讲解 |||||
| TBD | (直播-Lecture) 凸优化（2）| Lagrangian Duality, <br>KKT条件， <br>Complementary Slackness, <br>Non-linear SVM|||| | TBD | (直播-Lecture) <br>凸优化（2）| Lagrangian Duality, <br>KKT条件， <br>Complementary Slackness, <br>Non-linear SVM||||
| TBD | (直播-Discussion) Duality | LP以及它的Dual, <br>QP以及它的Dual ||||| | TBD | (直播-Discussion) <br>Duality | LP以及它的Dual, <br>QP以及它的Dual |||||
| TBD | (直播-Discussion) Kernels | 核函数、 <br>Mercer's Theorem ||||| | TBD | (直播-Discussion) <br>Kernels | 核函数、 <br>Mercer's Theorem |||||
| PART 1 自然语言处理基础| | PART 1 自然语言处理基础|
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