摘要：
源地址（相关案例在视频下方）：http://cookdata.cn/auditorium/course_room/10015/ 《机器学习十讲》——第四讲（模型提升） 本讲主要讲了三个算法：决策树，随机森林，AdaBoost 模型误差的来源 非线性模型 线性回归：多项式回归 支持向量机：给定的核函数 阅读全文
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今日学习：《机器学习十讲》第三讲，《设计原本》阅读2章，英语复习。 未完成：scala学习。 明日计划：《机器学习十讲》第四讲，scala学习。 阅读全文
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源地址（相关案例在视频下方）：http://cookdata.cn/auditorium/course_room/10014/ 《机器学习十讲》——第三讲：分类 数学知识回顾： 点到平面距离： 梯度下降法： 简介：求解无约束最优化问题的经典方法，机器学习和深度学习中应用最广泛的模型求解算法。 定义： 阅读全文
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今日学习内容：机器学习十讲第二讲，Tensorflow知识复习，《设计原本》阅读2章。 Scala总结请假一天。 阅读全文
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源地址（相关案例在视频下方）：http://cookdata.cn/auditorium/course_room/10013/ 第二讲的主要内容是回归，总结如下。 回归模型用了很多的矩阵知识，因此首先回顾一下矩阵知识以及python中的使用： 矩阵的逆： 若A为可逆矩阵，则逆矩阵是唯一的。 判断矩阵 阅读全文
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今日开始学习《机器学习十讲》，关于该部分学习的总结会单独写博客，今日份的已发。 阅读任务依然安排在睡前执行。 Scala学习：今天还是跟着视频学习，还是变量相关内容，学习速度有些慢，需要进行调整。代码方面练习明日汇总 OpenCV视频相关：由于安排了《机器学习十讲》，此部分视频会酌情减少。 其他方面 阅读全文
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上一篇阅读笔记中简单提了《设计原本》的简述以及对“设计”这一概念的理解。现在开始谈本书提及的第一个模型——理性模型。 理性模型一般是工程师们在设计过程中常用的，清晰但隐含的模型，是一个关于有序过程的有序模型，是工程师的构思过程。书中通过“海滨小屋”的例子加以说明：该工程的目标是建立一个海滨小屋，必要 阅读全文
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源地址（相关案例在视频下方）：http://cookdata.cn/auditorium/course_room/10012/ 第一讲主要是对机器学习的概念介绍，总结如下： 机器学习定义：机器学习是一系列【能够自动从已知数据里检测出模式（规律），并使用该模式对未来数据的模式（规律）去做预测，用以支持 阅读全文
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今天的阅读任务放在睡前去做，因此在写这篇博客的时候我还没有完成阅读任务。 Scala: 今天主要是学习了关于变量的一些知识，在视频的讲解下简单了解Scala对变量的设定。 首先是一些零碎的知识点： package com.chapter01.vars object VarDemo01 { def m 阅读全文
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今日完成 《设计原本》阅读2章：主要内容是“协作”以及“远程协作”，具体内容会在之后的读书笔记中详谈。 Scala学习： 先看一下IDEA中Scala源码反编译成java是如何实现的： Scala package com.chapter01 //object TestScala对应的是一个TestS 阅读全文