ML第13周学习小结

本周收获

总结一下本周学习内容：

• 1、《深入浅出Pandas》的第12章：Pandas分类数据

  • 12.1 分类数据
  • 12.2 分类的操作
    • 🚗博客： Pandas分类数据

• 2、《深入浅出Pandas》的第13章：Pandas窗口计算

  • 13.1 窗口计算
  • 13.2 窗口操作
    • 🚗博客： Pandas窗口计算

• 2、《机器学习》第6章 支持向量机

  • 6.1 间隔与支持向量
  • 6.2 对偶问题
  • 6.3 核函数
  • 6.4软间隔与正则化
  • 6.5支持向量回归
  • 6.6核方法
    • 🚗博客： 机器学习：支持向量机

下周计划

我的下周flag是：

• 1、🚩《深入浅出Pandas》的第14章：Pandas时序数据

  • 14.1 固定时间~ 14.6时间操作

• 2、🚩《机器学习》第7章：贝叶斯分类器

  • 7.1 贝叶斯决策论
  • 7.2 极大似然估计
  • 7.3 朴素贝叶斯分类器
  • 7.4 半朴素贝叶斯分类器
  • 7.5 贝叶斯网
  • 7.6 EM算法

• 3、🚩《深度学习》第1章、第2章：预备知识