人生
人生分为好多个阶段,大学前的18年,我懵懂无知,向往美好。大学四年,我虽然不太勤奋,但是也算好学,从懵懂无知的少年,走到三观已立的青年。
我现在走向了我青年第二站,读研的欢乐(kubi)时光,心中很多感悟,对未来很多憧憬;我要记录下我一次次的计划,铭刻下每一步的脚印。未来是深渊还是星辰大海,多年后在回来,我相信我会明白的。
以前写过csdn,那时候在学校计算机学科基础学科,后来感觉就像一个读书笔记,已弃.
然后自己在github上面布了一个博客,记录我学习hadoop的过程,但是在上面没有人交流,感觉自己活在围城之后。现在那两个就留在那里做个几年吧,我要在这里开始新的学习之旅了。希望能认识到一些好朋友,一起交流学习。
研究生计划
2017-3-27 拟录取后第一次做计划,试水
3月27日,杭电研究生复试结束了三天了,辛苦了11个月,没有白费,总算考上了.
现在依旧会迷茫,至少找到了方向.
从现在到19年底,这两年半多的时间,我将会在杭电度过,我相信杭电给我了足够大的平台,我会好好珍惜的.
好了,先说下我在拟录取后这几年目前的规划吧.
第一个阶段 3.28-7月初,这段时间是本科最后一个阶段,这段时间整理自己思路,完成毕业.
开始学习机器学习剩余课程,python编程应用,matlab应用,英语四级(渣渣英语,怎么救)
机器学习:南大周教授的书 吴恩达公开课
目前对于机器学习的想法:一种工具用于做数据分析的 (目前的看法)
以后准备联系Kaggle: The Home of Data Science，把101，playground这两个级别的比赛刷一遍
机器学习应用大神(熟知各类模型算法的组合和优劣，能依据具体业务设计模型):多看ML工具书(比如MLAPP、PRML、ESL、FML等)，多写代码
数学:
线性代数（线性空间，矩阵计算，张量） MIT公开课
概率论和统计 重中之重
数值数学（数值代数，数值分析，线性规划，二次规划，凸优化理论，常见的数值优化算法）
https://www.zhihu.com/question/37256015 关于数学,详细的描述
编程技巧: python机器学习 python数据挖掘 python爬虫(***)
Matlab 最优化
Android基础开发
Apache spark
R语言
C++
英语:
继续考四六级~~
具体计划:
1.英语准备四级,不能再不过了!!!!
2.数学 概率论与统计,参考python与matlab做数据分析 ;进阶:matlab最优化
3.机器学习入门 南大周志华的书,coursera.org上的公开课.与机器学习实战-python
4.Android入门
4月份 *************
每天一节台大机器学习的课程,雷打不动,不会的话利用当天剩余时间充分学习,实在不会也要跳过
共32节课,预计5月劳动节假期前结束!
预计4月15日之前结束Python基础学习,包括 Python 基础,Python基本库的使用
英语继续好好看
摘抄:
第一阶段:以《数学之美》为代表的科普类读物。通常作用为开发兴趣的。
第二阶段:《机器学习实战》、《推荐系统实践》、《海量数据挖掘》等实践类书籍。在学中用，在用中学，实践中摸清套路。顺便了解一些基本模型。
第三阶段:《统计学习方法》、《数据挖掘导论》、《数据挖掘（韩家炜）》等介绍类书籍。会对ML方面涉及到的技术做一个浅层次的介绍和全方位的了解，有少量数学内容和推导。第四阶段:《PRML》、《ESL》、《MLAPP》这类进阶类书籍。包涵大量理论知识和数学推导（尤其是习题），有助于了解Machine Learning方法背后的本质和思想。
作者：Luau Lawrence
链接：https://www.zhihu.com/question/35992297/answer/67009652
来源：知乎
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