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机器学习 - 作业与报告
课程的讲义等学习资料在《机器学习》在线网站，课程讲座的视频在《B站 - 机器学习》。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，可以参考各自的教程和使用帮助。
1. 要求
本课程主要的目的是在学习基本理论的基础上，锻炼大家如何将理论和编程实现结合，因此需要大家独立自主完成
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作业主要目的是锻炼大家写程序，写算法的能力，因此作业里面的程序，需要自己实现，不能直接调用已有的库。可以使用numpy等基本库，不能直接使用sklearn等库
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报告主要的目标是锻炼大家解决复杂问题的能力，因此不强制要求大家必须要自己实现所有的算法，但是整个数据处理的流程需要自己独立思考、实现、实验。
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作业需要全部完成，报告可以选择自己擅长的3个以上。
2. 具体的操作步骤
- 大家fork这个项目到自己的项目
- 然后git clone自己的项目到本地机器
- 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
- 在作业的目录里写入各自的代码、报告等。
- 将增加、修改的文件提交到本地
git add -A
git commit -m "change description"
- 通过
git push origin master上传作业到自己的项目里- 其中
origin是远端服务器的名字 master是git分支的名字（默认是master)
- 其中
更多关于Git的用法可以阅读 Git教程
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。