台湾大学林轩田老师曾包揽国际顶尖赛事KDD-Cup竞赛2010-2015年的所有冠军。林轩田老师的机器学习课程，分为《机器学习基石》与《机器学习技法》。没听说过的可以搜一下，个人觉得这是入门和进阶最好的课程，比吴恩达的好很多。面向群众：机器学习理论入门与进阶。
本次集训打卡14天，学习《机器学习基石》，《基石》课程共四周，学完了再学《技法》。课程目录如下：
第1周 何时机器可以学习？
- 机器学习问题
- 学习回答Yes/No
- 机器学习类型
- 机器学习的可行性
- 作业1
第2周 为什么机器可以学习？
- 训练vs测试
- 泛化理论
- VC维度
- 噪声与误差
- 作业2
第3周 机器如何学习？
- 线性回归
- 逻辑回归
- 线性分类模型
- 非线性特征转换
- 作业3
第4周 机器如何更好地学习？
- 过拟合的危险性
- 正则化
- 模型验证
- 三大学习原则
- 作业4
在线课程视频：https://www.bilibili.com/video/av1624332/
课程主页：https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/ml15fall/ （林轩田老师在Facebook上回应过一次大陆学者，2015年秋季的课程是推荐做作业的一个版本）
集训打卡规则：
- 每天助教会发布打卡的学习的课程内容，学员必须在每天晚上11点前完成打卡，否则踢出集训。
- 每天的学习内容做笔记并用自己的话总结一下，发布到博客(推荐)或者共享笔记本(如有道云、石墨)上。
- 考虑到作业的难度，要求至少完成两周的作业，课程必须看完。
- 每人交19.9的保证金到奖金池，失败重新参加集训需缴纳10元惩罚金，最终退还完成打卡学员的保证金并平分惩罚金。
本次集训10个人左右，收获肯定会很大，但是真心建议没时间或者对机器学习不感兴趣的同学不要参加。
本人多次参加「DataWhale」和「深度之眼」平台的自学打卡集训，效果拔群，本次打卡方式也是借鉴于此，非常感谢。
