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

 

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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)

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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

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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)

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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

  

 

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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

 

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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

 

转载于:https://www.cnblogs.com/bigjelly/p/6658151.html