前阵子因为看到太多的学员哀嚎说AI前景不好于是去知乎上发表了这么一个提问：
结果引发了知乎很多大v的关注，其实和很多大牛说的现象一样，目前AI前景并不差，现在算法岗高薪主要原因是对理论功底的要求比较高，基本功不扎实的都被淘汰了
算法是机器学习的核心环节，但很多人的数学机理并不过关，如果你想做AI，想要夯实好自己的基本功底，那么你最应该做的就是把算法公式的过程全部推导一遍
周志华的《机器学习》西瓜书，涵盖了机器学习领域的各大重点算法，被机器学习领域的95%的人认可，是机器学习研究者必读必学的书籍
但实际上，这本书非常厚，知识点多，正因为这样，考虑到版面的要求，对算法推导没有详细讲解，对那些数学基础薄弱的人学这本书也很吃力，为了让更多的人学懂这本书，把算法推导搞清楚，并增加实践能力，我们在原来只有算法详细推导视频课的基础上，加入了sklearn算法使用及在比赛和项目中的实际应用，通过对比不同算法对比赛结果的影响区别，彻底搞懂算法原理及使用场景
虽说书是好书，但由于篇幅限制，这本书对于公式推导的部分未能进行详尽的描述，也导致很多读者无法理解其算法的原理和公式推导的过程。
这也是很多人，买了书，但最后没有看完，或者看到一半放弃的原因。
通过权威的算法知识+实战比赛，带你达到算法工程师的高度
为了让你获得最大化的学习效果，我们设计了4维学习模式
10小时算法推导+20小时sklearn算法使用+项目应用
通过周密的教学计划安排，由浅入深，重新排列学习顺序，加入算法公式的推导详解视频，细化到每一步，让你彻底搞懂每一个算法涉及的参数的影响
我们不仅要教你理论知识，还要夯实你的实战功底，带打两场AI重量级大赛，通过比赛让自己熟悉机器学习的算法，将抽象的理论知识嵌入比赛代码，边学边用
围绕sklearn六大模块进行讲解、让你不单单会调用，还会使用模型自动调参，老师会手敲部分代码，提供课程详细的算法实战代码以及kaggle竞赛平台的实战。
对于我们提供的作业，还会进行视频的讲解，让我们在完成任务后，知道自己错在哪里
1、导师接受1对1提问，12小时之内保证解决问题
2、每月统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
3、微信群助教及时互动，群友互答
【第一周】
3.【算法推导】线性模型（一元线性回归、多元线性回归、对数几率回归）4．sklearn的介绍，学习kaggle notebook使用5.【入门比赛】：泰坦尼克存活预测（报名和入门指导）• 对于泰坦尼克存活预测比赛，构造出更多更好的特征• 掌握逻辑回归的算法原理，学习sklearn包中逻辑回归算法的使用6.【比赛实战】：构造比赛特征，并调节逻辑回归的参数使比赛模型达到更优的效果
【第二周】
3. 掌握决策树的算法原理，学习sklearn包中决策树算法的使用4 【比赛实战】：以决策树为分类模型，调节决策树函数的参数使比赛模型达到更优的效果
【第三周】
3. 掌握svm的算法原理，了解sklearn包中svm算法的使用4. 【比赛实战】：以支持向量机为模型，并调节支持向量机函数的参数使比赛模型达到更优的效果
【第四周】
5． 掌握贝叶斯的算法原理，了解sklearn包中的朴素贝叶斯算法的使用6. 【项目实战】：掌握knn算法的原理，使用sklearn的knn算法实现鸢尾花分类
【第五周】
3.掌握BP网络的算法原理，了解sklearn包中BP网络的使用4.【项目实战】：掌握BP算法，使用sklearn的神经网络接口实现MNIST分类
【第六周】
5．掌握评估方法的原理，了解sklearn包中模型评估方法的使用
【第七周】
3.了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用4.【比赛实战】：利用特征降维和特征选择使比赛模型达到更优的结果
【第八周】
4.了解sklearn包中随机森林算法和GBDT算法的使用5.【比赛实战】：利用随机森林或GBDT算法作为分类模型，并调节随机森林或GBDT算法参数，使比赛模型达到更优的结果
【第九周】
【第十周】
4.【选学比赛】：天池o2o优惠券使用预测比赛（入门和进阶指导）
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报名时间：2019.11.26-12.2
开课时间：12.2日
（今年最后一期！过时无法参与，）
各大985、211名校学生都选择加入我们的训练营一起学习，不乏哈佛、麻省、清华、北大、中科院本科研究生，华为、阿里、滴滴
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看到同学们这么认真的在做学习笔记，也是满满的成就感
我们的模式在往期训练营里中备受好评！而我们，还在不断的更新迭代
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事实证明，往期训练营结束后，每一期坚持打卡的人，都拿回了报名时他所付的金额
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