📅 TODO

SDSC5001 - Assignment 2

SDSC6015 - Assignment 2

SDSC6007 - Assignment 2

SDSC5003 - Assignment 2

SDSC6012 - Assignment 1

SDSC5001 - Assignment 1

SDSC5002 - Assignment 1

SDSC5003 - Assignment 1

SDSC6007 - Assignment 1

SDSC6015 - Assignment 1

其他文件

总课表

作业清单

SDSC5001 Statistical Machine Learning I

SDSC5001 课程信息

SDSC5001 课程 1-概率论与数理统计复习

SDSC5001 课程 2-数据探索

SDSC5001 课程 3-统计机器学习概述

SDSC5001 课程 4-线性回归

SDSC5002 Exploratory Data Analysis and Visualization

SDSC5002 课程信息

SDSC5002 课程 2-EDA

SDSC5003 Storing and Retrieving Data

SDSC5003 课程信息

SDSC6007 Dynamic Programming and Reinforcement Learning

SDSC6007 课程信息

SDSC6007 课程 1-动态规划算法简介

SDSC6007 课程 2-最短路径问题

SDSC6007 课程 3-Tutorial与隐马尔可夫模型

SDSC6007 课程 4-马尔可夫决策过程

SDSC6012 Time Series and Recurrent Neural Networks

SDSC6012 课程信息

SDSC6012 课程 1-简介

SDSC6012 课程 3-理论与实现

SDSC6012 课程 3-理论与实现

SDSC6012 课程 4-自回归模型

SDSC6012 课程 5-自回归移动平均模型

SDSC6012 课程 6-偏自相关函数（PACF）

SDSC6015 Stochastic Optimization for Machine Learning

SDSC6015 课程信息

SDSC6015 课程 1-课程介绍与随机优化初步

SDSC6015 课程 2-梯度下降与次梯度下降方法

SDSC6015 课程 3-更快的梯度下降与次梯度下降

SDSC6015 课程 4-投影梯度下降、近段梯度下降与镜像梯度下降初步

SDSC6015 课程 5-镜像梯度下降与随机梯度下降

1
# Do not remove this block