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2018 年 11 月 3 日-2019 年 11 月 3 日
这篇文章的起因
间隔了几个月不写博客,导致现在都提起不“笔”。除了自己换工作,最主要的原因是懒得总结。为了督促自己输出些内容,立个博客计划,主要写机器学习方面的,可能占 50.1%
之前说要更新机器学习的文章,也一直没有动笔,发现还是在去年 4 月份的时候,开始写机器学习的系列文章,真是尬。
我从事过互联网行业,现在是实体工业的数据分析师,也开始学习神经网络的内容。写机器学习的文章,正好可以将传统的机器学习和深度学习做个对比。
计划
文章尽量原创,写出自己的风格,这一年的文章可能包含的内容:
- tensorflow
- 建立模型,训练模型,保存模型,应用模型,这一整套的代码
- 图像分类
- CNN
- opencv 和 dlib
- 人脸识别
- facenet
- KMeans
- 论坛用户分层,主要讲一下运营和数据分析的结合
- 关联规则
- 频繁集( Apriori、FpGrowth )
- 强规则
- 支持向量机
我不写太技术的文章,更加突出的是解决问题的思路,因为我是一名跨行业的工科生,写不出太技术的东西,:)
在这个大数据的时代,值得一提的是好像很多数据分析师连统计学都不愿意去学习,基本的统计知识都不知道。我接下来写作的内容可能包含如下内容,不会有太多公式,主要谈谈这些内容的理解(个人)。
- 假设检验与置信区间
- 方差分析、卡方检验、对应分析
- 主成分分析和因子分析
- R
碎碎念
最后,分享一段最近看到的很有感触知乎回答, https://www.zhihu.com/question/39032661/answer/79583353,未来属于那些愿意弄脏自己双手的人,很有工科味道