机器学习打卡（一）

今天是2020-02-14，最近病毒情况比较严重，开学推迟了，呆在家里一个月了。

报名参加了一个AI的在线公益学习，据说比较硬核。。

之前也没怎么接触过机器学习，一上来看不太懂资料，这几天先补了一些基础。

这个公益AI个人感觉还是不错的，主要是根据《动手学深度学习》(PyTorch版)这个来讲解的，主办方还提供了一些学习的视频和远程的主机使用。第一次打卡的内容包括：

1. Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

2. Task02：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础

因为对机器学习的一些基本概念还不太清楚，所以先找了一些其他的学习资料，这两天主要看的是斯坦福的cs231n，下面列出一些资料地址：

1. cs231n课程官方地址

2. cs231n b站视频（带中字）

3. cs231n 知乎专栏

这两天主要了解了一下知识：

1. numpy的基本使用，主要参考Python Numpy教程

2. 机器学习基本概念，名词的了解。如：验证集、交叉验证集和超参数调参，评价函数、损失函数，激活函数，梯度下降等等。

3. 用KNN进行图片集分类的代码编写

4. 跑通本次训练营线性回归任务，了解了“基本套路”

具体的细节，公式不想记录太多了。没啥意义......