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  • 2017年4月学习笔记

    4月27日

    SVM(ang的课,七月算法,matlab机器学习课程) -> matlab初级知识 和 七月算法班前面的课程 ->神经网络 和 svm进阶,试图解决一元非线性回归问题

    任务艰巨

    4月25日,这月总结

    1.机器学习刚开始入门,进度到了支持向量机

    2.Python基本熟悉了.numpy pandas sklearn这些不太熟练.很多函数不太了解

    3.matlab不太熟悉,最优化这部分不太明白,只会简单应用

    接下来5天的打算:

    1.机器学习 结束SVM

    2.Python重新写一遍cnsoft比赛的代码,

    3.安卓部分开个头,在五一期间要开始学习了.

    4.梳理下这月的思维,准备下月的计划

    [*keng*] Python 文本分析

     kaggle视频课

    拟定一周两节课,尽量5月假期结束前结束这部分

    ====================

    中国软件杯-民航机票-比赛

    刚开始统计,以后每天一个环节.(4.7)

    岭回归 支持向量回归 多项式回归 (4.25)

    =================== 

    书籍 统计思维 程序员数学之概率统计

    参考博客:

    http://blog.csdn.net/can183164868/article/details/63683677

     第一章:基本概念 数据集介绍 与第一个py程序

    第二章:描述性统计量

    停更好几天了..4.7

     ======================================

    书籍 数据科学入门

    第一部分,python基础

    lambda

    lambda函数的语法只包含一个语句: lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression 

    使用如下:

    1 square = lambda x : x**2
    2 print(square(3))  # 9
    3 
    4 sum = lambda  x, y : x + y
    5 print(sum(2, 3))  # 5

    排序 sort 与sorted

    http://www.cnblogs.com/sysu-blackbear/p/3283993.html

    sorted(...)
        sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list

    sort(...)
        L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*

    列表解析

    a = range(10)
    b = [x*x for x in a if x%2==0]
    print b
    

     第三章:可视化工具

    主要是matpltlib.pyplot的使用

    第七章:梯度下降 (*****重点*****)

    这部分已经完成了.主要是吴恩达讲的好,已经基本明白了

    (这本书价值不大,没有必要读第二遍,适合啥都不懂的时候看看)(4.7)

    =================================

    书籍:利用Python进行数据分析

    第二章:炫技~~  都是后面的高级功能

    第三章:ipython

    第四章(4.5):numpy基础,数组与矢量计算  把基础部分看完了,以后遇到随查随用

    第五章: pandas 基础 

    pandas 下标访问补足(4.7)

    http://blog.csdn.net/alanguoo/article/details/52331901

    第六章:文件读取与存储

    第七章:groupBy 4.7日看完,但是里面具体还不是特别熟,用到再查看

      

    =================================

    斯坦福机器学习课程 吴恩达

    第一周:完成

    开始第二周 

    4.7第二周 测试题没有完成,明天继续看,明天就能看完第二周,然后要用Python matlab octave 分别实现 线性回归算法(梯度下降/正规方程法)分别实现,预计两天内完成

    4.10 一元线性回归作业已经完成,今天完成收尾工作,明天开始逻辑回归

    暂停学习视频学习 台大 机器学习基石

    主要参考 很棒的学习笔记  http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4271761.html

    课后习题 http://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/51085129

    第一节

    基本概念之类的东西

    第二节  - 第八节

    暂时放弃.太偏统计学的讲法

    第九节 --线性规划

    矩阵是怎么转化的?[*keng*]

    http://blog.csdn.net/xiazdong/article/details/7950084 

    Python 调用sklearn库实现

    一元 http://blog.csdn.net/lulei1217/article/details/49385531

    多元 http://blog.csdn.net/lulei1217/article/details/49386295

    ===================

    Perceptron Learning Algorithm (PLA)

    感知器学习算法。

    证明pla会停下来 关于数学证明部分没有看懂,先挖个坑[*keng*]

    学习笔记 pla 红黑联盟 http://www.2cto.com/kf/201607/525566.html

    pla Python实现 http://blog.csdn.net/chenxiqilin/article/details/50395905

    加法法则A1+A2=[(a1+b1),(a2+b2),.,(an+bn)]
    减法法则A1-A2=[(a1-b1),(a2-b2),.,(an-bn)] 




    关于数学
    每天5个小视频,一个月内温习一遍概率论 与 统计
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bigjelly/p/6658151.html
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