上海交通大学CS420机器学习课学习资源与笔记 课程介绍 本课程提供机器学习的入门基础讲解，让学生能够全面了解机器学习这门学科的类别问题和方法论，包括监督学习\无监督学习（涵盖绝大部分预测类应用，例如推荐系统，图像识别，网页排序等等）和强化学习（包括所有决策类应用，例如下围棋，无人驾驶，广告转化，智能选股等等）。学习的程序完成智能任务，并鼓励学生不断改善模型和代码实现从而提高机器的性能。 导师介绍 张伟楠，上海交通大学助理教授，博士生导师 视频资源 每周一12：55-15：40，张伟楠老师在AC

KAIST CS420：编译器设计（2020Spring） 后勤 老师： 助教： 时间和地点：星期二和星期四10:30 am-11:45am，Rm。 大厦1220 E3-1 网站： : : 公告： 在线会议 由于COVID-19，我们将进行在线会议。 将通过 提供在线讲座。 您需要根据内容观看视频，以解决将在gg.kaist.ac.kr中发布的流行测验。 详细信息将在问题跟踪器中宣布，例如 如果英语难以理解，请打开YouTube视频中的字幕。 将显示自动转录的字幕。 课程说明

操作系统：CS420的作业分配，操作系统

SJTU-CS420-Prj 该项目的灵感来自ISBI Challenge，旨在让学生学习为细分任务构建模型。 数据集ISBI2012： ：//brainiac2.mit.edu/isbi_challenge/ 数据预处理从下载ISBI2012数据集将数据放入'/ data'中的相应文件夹中 增强（可选）$ python augentation.py结果将存储在'/ data / aug'中 训练$ python train.py 测试$ python Forecast.py 参考