章节大纲

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    • 1.1 机器学习概念的引出
    • 1.2 机器学习的发展历史
    • 1.3 机器学习与人工智能
    • 1.4 为什么要深度学习？

    • 课前线上资源：1.1机器学习的引出 资源库文件
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      该视频主要讲述了机器学习的定义和基本流程，以及如何从简单的线性分类器演变为深度学习的分类器。视频还介绍了深度学习的定义、特点、来历、应用领域和模型框架。深度学习是机器学习的分支，是实现机器学习的一种重要技术手段，其模型结构一般是含有多个隐藏层的多层神经网络。视频强调了深度学习的基础知识的重要性，包括数据集的拆分、模型的性能评价等内容。

    • 实验1Numpy考试题库 网页地址
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      https://github.com/rougier/numpy-100/blob/master/100_Numpy_exercises_with_hints_with_solutions.md

      This is a collection of numpy exercises from numpy mailing list, stack overflow, and numpy documentation. I've also created some problems myself to reach the 100 limit. The goal of this collection is to offer a quick reference for both old and new users but also to provide a set of exercises for those who teach. For extended exercises, make sure to read From Python to NumPy.

      → Test them on Binder
      → Read them on GitHub

      12 星（没有提示）考填空（去年都是从头写降低了难度），63 题中抽 40 题，每题 2分；三星题 34 题（没有提示）中抽 5 题考填空，每题 4分。三星题 34 题（没有提示）中抽 1 题考从头写的编程 10 分。总分 110 分，超过 100 分的按 100 分计。考试时间 80 分钟。

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