机器学习 - 作业与报告

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课程的学习资料在这里。由于这门课程需要大量的编程、练习才能学好，因此需要大家积极把作业做好，通过作业、练习来牵引学习、提高解决问题的能力、自学等能力。

关于如何提交作业，如何使用git，markdown等等，可以参考下面使用帮助。

具体的操作步骤：

1. 大家fork这个项目到自己的项目
2. 然后git clone自己的项目到本地机器
3. 在作业的目录里写入各自的代码、报告等。
4. 通过git push ...上传作业到自己的项目里
5. 由于本作业会更新因此需要更新到最新的版本，可以如下操作

git remote add upstream git@gitee.com:pi-lab/machinelearning_homework.git
git pull upstream master

6. 在本目录新建一个name.txt文件（UTF-8编码），写下自己的名字和学号，例如

布树辉
2011010101

大家提交作业后，我会在大家的项目里写入批注、建议等等，从而构建良好的反馈机制，能够更有效的取得学习效果。

作业

1. Python基础
2. numpy & matplotlib
3. kmeans
4. logistic regression
5. neural networks

报告

1. 交通事故理赔审核预测
2. Titanic
3. Fashion
4. Tetris
5. Jigsaw-Puzzle
6. Sudoku

使用帮助

• 学习资料的汇总
• Git
  • Git快速入门 - Git初体验
  • 在win7系统下使用TortoiseGit(乌龟git)简单操作Git
  • Git系统学习 - 廖雪峰的Git教程
  • PILAB的Git使用教程
• Markdown
  • Markdown——入门指南