断断续续看吴大师的课程也有好几个月了，打算今天开始记录课程进度，敦促自己学习。
1/31/2018
已攻略至 NO.70 §11.5 Data for machine learning
2/4/2018
（最近几天咸鱼了）
至 NO.75 §12.5 Kernels II
2/5/2018
至 NO.83 §14.2 Motivation II Visualization
2/6/2018
（今天理解PCA的数学证明上花了不少功夫，为此还复习了线性代数、随机振动里面的一些概念）
至 NO. 91 §15.3 Algorithm
2/7/2018
(SVD奇异值分解相关的数学是个大坑啊，还得好好学习一下，顺便推荐一个Collaborative Filtering相关的博客：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6349233.html)
至 NO. 101 §16.5 Vectorization Low Rank Matrix Factorization
2/8/2018
(今天任务量明显小了，内容很好理解)
(逛公众号看到了一个线性代数的note：
https://arxiv.org/pdf/1712.08880.pdf
http://mp.weixin.qq.com/s/MRabAUZrfgD2t2GhnLI43Q)
至 NO. 113 §19.1 Summary and thank you