| 日期 | 主题 | 知识点详情 | 项目 |
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| 6月23日（13:00-14:30） | 机器学习介绍 | 1.1 机器学习、深度学习与人工智能1.2 监督学与非监督学习1.3 回归于分类1.4 强化学习1.5 科学库的使用1.6 数据预处理技术 | [实践] 通过投放广告的金额预测销售额 |
| 6月26日（20:00-21:30） | K-NN 最近邻 | 2.1 K-NN的核心思想2.2 利用K-NN解决分类问题2.3 利用K-NN解决回归问题2.4 准确率、召回率、F1 Score2.5 [实战] 预测市场中二手车的价格 | [实战] 识别图像中的数字 |
| 6月30日（13:00-14:30） | 线性回归与逻辑回归 | 3.1 线性回归原理3.2 逻辑回归原理3.3 逻辑回归的目标函数3.4 梯度下降法3.5 随机梯度下降法 | [实战一] 预测A股哪些股票会涨[实战二] 预测是否银行客户会开设定期存款帐户 |
| 7月3日（20:00-21:30） | 朴素贝叶斯 | 4.1 朴素贝叶斯原理4.2 朴素贝叶斯与垃圾邮件识别问题4.3 为什么叫朴素？4.4 文本与单词的表示4.5 tf-idf文本向量 | [实战] 把新闻按照不同主题做分类 |
| 7月7日（13:00-14:30） | SVM支持向量机 | 15.1 Margin的介绍5.2 SVM的核心思想5.3 线性SVM的原理5.4 限制条件与Hinge Loss5.5 如何将二元分类器转为多元分类器 | [实战] 基于SVM的人脸识别引擎 |
| 7月14日（20:00-21:30） | 决策树与随机森林 | 6.1 决策树的介绍6.2 熵与信息增益6.3 决策树核心原理6.4 欠拟合与过拟合6.5 从决策树到随机森林6.6 随机森林的训练6.7 集成学习方法优点 | [实战] 预测哪些员工可能会离职 |
| 7月17日（13:00-14:30） | Boosting | 7.1 Boosting与Bagging方法比较7.2 Boosting的核心原理7.3 GBDT的介绍7.4 XGBoost的介绍 | [实战] 搭建金融评分卡模型做风险控制 |
| 7月21日（20:00-21:30） | 矩阵分解 | 8.1 什么是隐含变量8.2 矩阵分解介绍8.3 矩阵分解的目标函数8.4 梯度下降法8.5 矩阵分解与商品推荐 | [实战] 搭建电商商品的推荐系统 |
| 7月24日（13:00-14:30） | K-means | 9.1 K-means算法原理9.2 K-means与EM9.3 随机初始化与局部最优解9.4 距离计算的潜在问题9.5 K-means++介绍 | [实战] 通过用户分群优化营销流程 |
| 7月28日（20:00-21:30） | 主题模型 | 10.1 贝叶斯模型的特点10.2 贝叶斯模型与集成模型10.3 采样与近似优化10.4 吉布斯采样10.5 主题模型中的混合主题提取10.6 如何判断收敛 | [实战] 搭建情感分析系统 |
| 时间安排 | 知识点 | 视频地址 |
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| 贪心学院《机器学习特训营》预习课 第一天 | anaconda安装 /jupyternotebook安装 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69021839 |
| 贪心学院《机器学习特训营》预习课 第二天 | 矩阵的数学理解 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69177926 |
| 贪心学院《机器学习特训营》预习课 第三天 | 排序算法 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69491107 |
| 贪心学院《机器学习特训营》预习课 第四天 | 贝叶斯定理 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69492871 |
| 贪心学院《机器学习特训营》预习课 第五天 | 插入排序的代码实现 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69836202 |
| 贪心学院《机器学习特训营》预习课 第六天 | 导数的理解 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69933889 |
| 贪心学院《机器学习特训营》预习课 第七天 | 简单的优化 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/70111190 |