這段時間，我系統地學習了機器學習，由於涉及到很多的高數、最優化、凸集、線性代數和概率論等方面知識，確實是強大的數學在做支撐。
學習計畫上繼續堅持：按部就班、按照月計畫、周計畫和天計畫進行，每天進行總結分析。
主要有三點體會：
（1）公式中，一般都是矩陣表示變數形式，複雜的理論無外乎都涉及到矩陣論為基礎，改變以往看到變數就是數的狹隘觀點。概率論中：中心極限定律、正態分佈、貝葉斯公式等是基本。最優化理論是演算法迭代的評價方法。資料是分析的前提，什麼樣的資料，採取什麼樣的模型，有那些假設也是乙個資料專家的能力體現。
（2）大資料思路，就是考慮大樣本，講概率，講相關性，不講絕對，講相對。在計算中，距離產生美，距離是樣本之間同質的基本衡量標準。絕大部分變換都給予在向量空間中變換。所以，矩陣變換體現得淋漓盡致。
（3）導數是計算最優化問題的基礎，損失函式、pca求方差最大等都是建立在導數基礎上，且是對矩陣多個變數進行求導，一次還是二次都是常見的。
（4） 決策樹、cart樹回歸、隨機森林都是建立在樹結構之上，建立在規則之上。
（5） 最難的數學理論無外乎：svm演算法前前後後、svd、pca涉及到高深的矩陣變換，當然樹的理論理解方便，但設計、構造、實現都比較苦難。
以上僅僅從演算法實現角度看這些問題，因為真正理解演算法本質，未來才能改進演算法，真正理解如何正確高效地使用演算法。
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