Research Institute of Data Science and Vision Computing

Introduction

Research Institute of Data Science and Vision Computing 机器学习与深度学习课程作业

Content

assignment1

• 基础：Git、Python基础学习
• 算法：k-NN
• 作业：CIFAR-10 图像分类

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• 算法：Linear Regression （线性回归）
• 优化：梯度下降法
• 作业：Boston House Price Predict

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• 算法：Logistic Regression（对数几率回归），sigmoid 函数
• 作业：MNIST 手写数字识别
• Bonus：完成Softmax CIFAR-10图像分类，以及类比 Softmax与Logistic的关系。

assignment4

• 算法：Decision Tree
• 作业：Decision Tree

assignment5

• SVM介绍 （参考书籍：周志华机器学习）
• 算法：SVM Hinge Loss
• 作业：CIFAR-10图像分类

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• Neural Network介绍
• forward pass 、 backpropagation介绍
• 作业：two-layer Neural Network CIFAR-10图像分类

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• Neural Network 模块化实现
• batch normalization介绍
• dropout介绍
• 作业：改进 Neural Network 代码、Batch Normalization、Dropout 实现

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• CNN 介绍
• 概念：卷积, Pooling, Stride, Padding, Learning Rate, Momentum, Softmax, ReLU, BP, SGD, Cross-Entropy Loss。
• 作业：CIFAR-10图像分类。

Teacher

Participating students

• 2018 Summer

• 2019 Spring

Reference & Acknowledgements

我们的课程作业内容主要参考到了以下相关课程，在此对以下相关内容的作者表示感谢。

• cs231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

• MIL 机器学习暑期研讨班