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今天我深入研究了逻辑回归到底是什么，以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数，以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。
由于时间关系，我将隔天发布信息图。如果有人在机器学习领域有一定经验，并愿意帮我编写代码文档，也了解github的Markdown语法，请在领英联系我。
为了使我对逻辑回归的见解更加清晰，我在网上搜索了一些资源或文章，然后我就发现了Saishruthi Swaminathan的这篇文章
它给出了逻辑回归的详细描述。请务必看一看。
直观了解SVM是什么以及如何使用它来解决分类问题。
了解更多关于SVM如何工作和实现knn算法的知识。
今天我在线性相关数据上实现了SVM。使用Scikit-Learn库。在scikit-learn中我们有SVC分类器，我们用它来完成这个任务。将在下一次实现时使用kernel-trick。Python代码见此处,Jupyter notebook见此处。
学习不同类型的朴素贝叶斯分类器同时开始Bloomberg的课程。课程列表中的第一个是黑盒机器学习。它给出了预测函数，特征提取，学习算法，性能评估，交叉验证，样本偏差，非平稳性，过度拟合和超参数调整的整体观点。
使用Scikit-Learn库实现了SVM算法以及内核函数，该函数将我们的数据点映射到更高维度以找到最佳超平面。
在1天内完成第1周和第2周内容以及学习课程中的逻辑回归神经网络。
完成课程1。用Python自己实现一个神经网络。
开始Yaser Abu-Mostafa教授的Caltech机器学习课程-CS156中的课程1。这基本上是对即将到来的课程的一种介绍。他也介绍了感知算法。
完成改进深度神经网络第1周内容：参数调整，正则化和优化。
观看了一些关于如何使用Beautiful Soup进行网络爬虫的教程，以便收集用于构建模型的数据。
完成Yaser Abu-Mostafa教授的Caltech机器学习课程-CS156中的课程2。学习Hoeffding不等式。
Bloomberg ML课程的第3课介绍了一些核心概念，如输入空间，动作空间，结果空间，预测函数，损失函数和假设空间。
发现YouTube一个神奇的频道3Blue1Brown，它有一个播放列表《线性代数的本质》。看完了4个视频，包括了向量，线性组合，跨度，基向量，线性变换和矩阵乘法。
B站播放列表在这里。
继续观看了4个视频，内容包括三维变换、行列式、逆矩阵、列空间、零空间和非方矩阵。
B站播放列表在这里。
继续观看了3个视频，内容包括点积和叉积。
B站播放列表在这里。
观看了剩余的视频12到14，内容包括特征向量和特征值，以及抽象向量空间。
B站播放列表在这里。
完成上一播放列表后，YouTube推荐了新内容《微积分的本质》，今天看完了其中的3个视频，包括导数、链式法则、乘积法则和指数导数。
B站播放列表在这里。
观看了2个视频，内容包括隐分化与极限。
B站播放列表在这里。
观看了剩余的4个视频，内容包括积分与高阶导数。
B站播放列表在这里。
Youtube频道3Blue1Brown中有精彩的视频介绍神经网络。这个视频提供了很好的解释，并使用手写数字数据集演示基本概念。
B站视频在这里。
Youtube频道3Blue1Brown关于神经网络的第2部分，这个视频用有趣的方式解释了梯度下降法。推荐必须观看169.
B站视频在这里。
Youtube频道3Blue1Brown关于神经网络的第3部分，这个视频主要介绍了偏导数和反向传播法。
B站视频在这里。
Youtube频道3Blue1Brown关于神经网络的第3部分，这个视频主要介绍了偏导数和反向传播法。
B站视频在这里。
转到无监督学习，并研究了聚类。可在作者网站查询。发现一个奇妙的动画有助于理解K-均值聚类。
实现（待添加代码）
得到JK VanderPlas写的书《Python数据科学手册（Python Data Science HandBook）》，Jupyter notebooks在这里。
高清中文版pdf
第2章：NumPy介绍，包括数据类型、数组和数组计算。
代码如下：
2 NumPy入门
2.1 理解Python中的数据类型
2.2 NumPy数组基础
2.3 NumPy数组的计算：通用函数
第2章： 聚合, 比较运算符和广播。
代码如下：
2.4 聚合：最小值、最大值和其他值
2.5 数组的计算：广播
2.6 比较、掩码和布尔运算
第2章： 花哨的索引，数组排序，结构化数据。
代码如下：
2.7 花哨的索引
2.8 数组的排序
2.9 结构化数据：NumPy的结构化数组
第3章：Pandas数据处理
包含Pandas对象，数据取值与选择，数值运算方法，处理缺失值，层级索引，合并数据集。
代码如下：
3 Pandas数据处理
3.1 Pandas对象简介
3.2 数据取值与选择
3.3 Pandas数值运算方法
3.4 处理缺失值
3.5 层级索引
3.6 合并数据集：ConCat和Append方法
第3章：完成剩余内容-合并与连接，累计与分组，数据透视表。
代码如下：
3.7 合并数据集：合并与连接
3.8 累计与分组
3.9 数据透视表
第3章：向量化字符串操作，处理时间序列。
代码如下：
3.10 向量化字符串操作
3.11 处理时间序列
3.12 高性能Pandas：eval()与query()
第4章：Matplotlib数据可视化
学习简易线形图, 简易散点图，密度图与等高线图.
代码如下：
4 Matplotlib数据可视化
4.1 简易线形图
4.2 简易散点图
4.3 可视化异常处理
4.4 密度图与等高线图
第4章：Matplotlib数据可视化
学习直方图，配置图例，配置颜色条，多子图。
代码如下：
4.5 直方图
4.6 配置图例
4.7 配置颜色条
4.8 多子图
4.9 文字与注释
第4章：Matplotlib数据可视化
学习三维绘图。
4.12 画三维图
