摘要：1. 学习资料选择找到一套适合自己的材料真不容易。bishop的书讲的太深入，看完之后要想很久才能理解。cmu的视频不错，ppt也不错，但感觉学起来不系统，或者说要学好需要投入很多的时间才行。stanford的cs229倒是不错，lecture note讲的很具体易懂。先以stanford cs229的资料为主。另外data mining: concepts and technique的内容也可以作为参考，这本书讲的系统一些。2. 学习方法先看cs229的lecture notes。重点在于弄清楚某一章某种算法解决了什么问题，思想是什么，优点是什么。具体的算法过程次之。证明过程再次之。然后做练 阅读全文

摘要：1、文献学习文献一：名字忘了介绍在交通数据挖掘中，统计方法和神经网络方法的比较，优劣势，分别适用的情况文献二：时空数据挖掘讲了STRIMA模型用在交通数据时空挖掘中的应用，对这个模型还是不太了解2、support vector machine复习了stanford cs229的note3，讲support vector machine的。大致都看懂了，但是是似懂非懂的状态。基础还是不太牢靠，要认真，要严谨。要自己能够把公式推导出来！先把习题做一遍吧3、neural network本来说要学习这一章的，今天又没有时间看其实也好，重在质量，不是数量。但是时间上还是要往这一块倾斜的！4、很久没写过程 阅读全文