之前有点机器学习基础 打算在2019年系统的推进一下 在Github上看到了一个还挺不错的教程 100 days of machine learning的中文版 地址是https://github.com/Avik-Jain/100-Days-of-ML-Code-Chinese-Version  原版也在Github上地址是https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 把每天的学习过程写在这边与各位共勉
当然现在学习的内容也远不止这些 最近看的书是《Python for data analysis》有需要把其他的东西也发上来

进度有点慢，但是其实也不是很着急，一点点吃透，慢慢做也挺好的。而且还有其他的事情做。更新过两次，其实主要是测试集选择和数据概览部分(还没有进入主题啊喂)。最大的体会是之前做东西的时候只想着把数据集用函数一划分(随机数选择)，塞进去训练，训练完测试，分析前也没有好好看过数据的相关关系，没想过在选择test data和training data的时候还是很讲究的。这本书里就说的很详细了。具体内容我都写在文档里了，当然code也更新了。https://github.com/DuLiCS/100-da ... TensorFlow/Chapter2

今天更新了第二章摘要的一部分内容，还没有到核心内容，主要是一些前期的准备工作。代码也更新了一点，主要还是对California Housing Prices database的一个梗概。预计本周六之前可以完成第二章的所有工作。还想说的一点是，这个只是要做事情的其中之一。最近还在做的事情有两个，一个是树莓派摸索，还有一个是Algorithms的学习，当然每天学一点英语也是必须的。一整天下来，还是很充实的，还是希望自己能借着兴趣坚持下去吧。
最后在这里鼓励一下自己还有大家，希望每一个人都能做自己喜欢的事情，少一点烦恼，变得更开心一点。
https://github.com/DuLiCS/100-da ... TensorFlow/Chapter2

周一的早晨 第二章也正式开始了 正常的话应该每天都在写 在这边只在关键节点写点进度报告
https://github.com/DuLiCS/100-da ... %20%26%20TensorFlow

第一章结束,包含code和pdf大家自行取用，把干货都写出来了，中英混编。https://github.com/DuLiCS/100-da ... TensorFlow/Chapter1

第一章的内容已经写了一半了 尽量做到详细 一律使用latex写 作为latex苦手 水平有限 https://github.com/DuLiCS/100-da ... TensorFlow/Chapter1

不得不说，自己有点见异思迁了，手头有一本Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow，中文翻译叫机器学习实用指南，英文原版卖到三百多了，还好东南大学出版社有影印版，之前所说的github的project其实不是很完善，所以，现在就依托着这本数为大纲往前走，按照读书笔记的形式往下写，当然有代码是一定会实现并上传的。

KNN结束之后，SVM是接下来的内容，今天周一，算是摸鱼了，完成一下简单的实现，sklearn封装好的方法调用起来十分便捷，代码没有几行，数据预处理部分也与之前大同小异，github代码一直push不上去，小小的在这里记录一下就好。
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https://github.com/DuLiCS/100-days-of-ml/tree/master/SVM

不知道为什么 代码总是同步不上去 先把程序作为附件放在这里吧


just push the code to the Github Server/代码已可以正常查看

说好的KNN手写识别终于完成了,之前在忙一个项目,主要是将MFC代码中的数据分析和绘图写成python,消耗了很多时间,也学到了不少东西.今天主要说说手写识别系统,和之前的约会网站类似,难点主要是数据处理部分,算法部分已集成在sklearn中.手写识别系统是将一些32*32的由0和1构成的图像文字矩阵转化成向量形式,再将文件名中的对应字符取出进行训练.具体的代码和分析在python文件中.照例更新github链接https://github.com/DuLiCS/100-da ... nd_writing_identify

这个帖还没有沉 最近在忙一个项目，大概两三天之内结束