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- [ ] [[未名之约-金融学综合]]
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- [ ] [[未名之约-思想政治基础]]
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- [ ] [[MySQL]]
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- [ ] [[Python-基础]]
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- [ ] [[Python]]
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## 已完成
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@@ -27,4 +27,4 @@ total: 3
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# 复盘
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- 该好好调整状态了，留给自己的时间不多了。
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- 略。
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@@ -1,9 +1,9 @@
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atlas: "[[DailyNote]]"
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completed: 0
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completed: 3
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created: 2024-01-05 18:17:38
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modified: 2024-01-05 19:18:17
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modified: 2024-01-06 01:42:04
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tags:
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- DailyNote
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title: 2024-01-05
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@@ -16,15 +16,15 @@ total: 3
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# 学习
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- [ ]
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- [x] 扇贝每日打卡 📅 2024-01-05 ✅ 2024-01-06
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# 生活
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- [ ] 调整作息时间 📅 2024-01-05
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- [ ]
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- [x] 修剪指甲 📅 2024-01-05 ✅ 2024-01-05
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- [x] 调整作息时间 📅 2024-01-05 ✅ 2024-01-05
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# 随笔
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# 复盘
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-
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||||
- 略。
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35
Calendar/Diary/2024-01-06.md
Normal file
35
Calendar/Diary/2024-01-06.md
Normal file
@@ -0,0 +1,35 @@
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atlas: "[[DailyNote]]"
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completed: 1
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created: 2024-01-06 01:42:10
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incomplete: 7
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modified:
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tags:
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||||
- DailyNote
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title: 2024-01-06
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total: 8
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> [!tip] << [[2024-01-05]] | [[2024-01-07]] >>
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> 天气：晴，温度：12 ~ 23℃，湿度：84%，PM: 49，空气质量：良 <br>
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> 风向：东北风 1级，紫外线：无，日出: 06:54 日落: 17:35
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# 学习
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- [x] 扇贝每日打卡 📅 2024-01-06 ✅ 2024-01-06
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||||
- [ ] 整理学习和阅读清单 📅 2024-01-06
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- [ ] 看 [[Python#黑马程序员 Python 基础]] 28 小节 📅 2024-01-06
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# 生活
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||||
- [ ] 调整作息时间 📅 2024-01-06
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||||
- [ ] 部署 RustDesk 📅 2024-01-06
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||||
- [ ] 调整番茄 todo 时长 📅 2024-01-06
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||||
- [ ] 思考 Obsidian 结构 📅 2024-01-06
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||||
- [ ] 整理导航页书签和图标 📅 2024-01-06
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||||
# 随笔
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||||
# 复盘
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||||
-
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@@ -1,159 +0,0 @@
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||||
atlas: "[[Task Tracker]]"
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completed: 0
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||||
created: 2023-07-08 03:19:51
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incomplete: 147
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modified: 2023-09-19 17:48:22
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tags:
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||||
- Task
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||||
title: Python-机器学习
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total: 147
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||||
- [ ] 课程介绍
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- [ ] 机器学习应用
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- [ ] 机器学习定义
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||||
- [ ] 监督学习（1）
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||||
- [ ] 监督学习（2）
|
||||
- [ ] 无监督学习（1）
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||||
- [ ] 无监督学习（2）
|
||||
- [ ] Jupyter notebooks
|
||||
- [ ] 线性回归模型（1）
|
||||
- [ ] 线性回归模型（2）
|
||||
- [ ] 代价函数公式
|
||||
- [ ] 理解代价函数
|
||||
- [ ] 可视化代价函数
|
||||
- [ ] 可视化举例
|
||||
- [ ] 梯度下降
|
||||
- [ ] 梯度下降的实现
|
||||
- [ ] 理解梯度下降
|
||||
- [ ] 学习率
|
||||
- [ ] 用于线性回归的梯度下降法
|
||||
- [ ] 运行梯度下降
|
||||
- [ ] 多维特征
|
||||
- [ ] 向量化（1）
|
||||
- [ ] 向量化（2）
|
||||
- [ ] 用于多元线性回归的梯度下降法
|
||||
- [ ] 特征缩放（1）
|
||||
- [ ] 特征缩放（2）
|
||||
- [ ] 判断梯度下降是否收敛
|
||||
- [ ] 如何设置学习率
|
||||
- [ ] 特征工程
|
||||
- [ ] 多项式回归
|
||||
- [ ] 动机与目的
|
||||
- [ ] 逻辑回归
|
||||
- [ ] 决策边界
|
||||
- [ ] 逻辑回归中的代价函数
|
||||
- [ ] 简化逻辑回归代价函数
|
||||
- [ ] 实现梯度下降
|
||||
- [ ] 过拟合问题
|
||||
- [ ] 解决过拟合
|
||||
- [ ] 正则化
|
||||
- [ ] 用于线性回归的正则方法
|
||||
- [ ] 用于逻辑回归的正则方法
|
||||
- [ ] 欢迎来到第二课
|
||||
- [ ] 神经元和大脑
|
||||
- [ ] 需求预测
|
||||
- [ ] 【案例】图像感知
|
||||
- [ ] 神经网络中的网络层
|
||||
- [ ] 更复杂的神经网络
|
||||
- [ ] 神经网络向前传播
|
||||
- [ ] 如何用代码实现推理
|
||||
- [ ] Tensorflow 中数据形式
|
||||
- [ ] 搭建一个神经网络
|
||||
- [ ] 单个网络层上的前向传播
|
||||
- [ ] 前向传播的一般实现
|
||||
- [ ] 强人工智能
|
||||
- [ ] 神经网络为何如此高效
|
||||
- [ ] 矩阵乘法
|
||||
- [ ] 矩阵乘法规则
|
||||
- [ ] 矩阵乘法代码
|
||||
- [ ] Tensorflow 实现
|
||||
- [ ] 模型训练细节
|
||||
- [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案
|
||||
- [ ] 如何选择激活函数
|
||||
- [ ] 为什么模型需要激活函数
|
||||
- [ ] 多分类问题
|
||||
- [ ] Softmax
|
||||
- [ ] 神经网络的 Softmax 输出
|
||||
- [ ] Softmax 的改进实现
|
||||
- [ ] 多个输出的分类
|
||||
- [ ] 高级优化方法
|
||||
- [ ] 其它的网络层类型
|
||||
- [ ] 什么是导数
|
||||
- [ ] 计算图
|
||||
- [ ] 大型神经网络案例
|
||||
- [ ] 决定下一步做什么
|
||||
- [ ] 模型评估
|
||||
- [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法
|
||||
- [ ] 通过偏差与方法进行诊断
|
||||
- [ ] 正则化、偏差、方差
|
||||
- [ ] 指定一个用于性能评估的基准
|
||||
- [ ] 学习曲线
|
||||
- [ ] 决定下一步做什么
|
||||
- [ ] 方差与偏差
|
||||
- [ ] 机器学习开发的迭代
|
||||
- [ ] 误差分析
|
||||
- [ ] 添加更多数据
|
||||
- [ ] 迁移学习 - 使用其他任务中的数据
|
||||
- [ ] 机器学习项目的完整周期
|
||||
- [ ] 公平、偏见与伦理
|
||||
- [ ] 倾斜数据集的误差指标
|
||||
- [ ] 精确率与召回率的权衡
|
||||
- [ ] 决策树模型
|
||||
- [ ] 学习过程
|
||||
- [ ] 纯度
|
||||
- [ ] 选择拆分信息增益
|
||||
- [ ] 整合
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||||
- [ ] 独热编码 One-hot
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||||
- [ ] 连续有价值的功能
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||||
- [ ] 回归树
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||||
- [ ] 使用多个决策树
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||||
- [ ] 有放回抽样
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||||
- [ ] 随机森林
|
||||
- [ ] XGBoost
|
||||
- [ ] 何时使用决策树
|
||||
- [ ] 欢迎来到第三课
|
||||
- [ ] 什么是聚类
|
||||
- [ ] K-means 直观理解
|
||||
- [ ] K-means 算法
|
||||
- [ ] 优化目标
|
||||
- [ ] 初始化 K-means
|
||||
- [ ] 选择聚类数量
|
||||
- [ ] 发现异常事件
|
||||
- [ ] 高斯正态分布
|
||||
- [ ] 异常检测算法
|
||||
- [ ] 开发与评估异常检测系统
|
||||
- [ ] 异常检测与监督学习对比
|
||||
- [ ] 选择使用什么特征
|
||||
- [ ] 提出建议
|
||||
- [ ] 使用每个特征
|
||||
- [ ] 协同过滤算法
|
||||
- [ ] 二进制标签
|
||||
- [ ] 均值归一化
|
||||
- [ ] 协同过滤 Tensorflow 实现
|
||||
- [ ] 寻找相关特征
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||||
- [ ] 协同过滤与基于内容过滤对比
|
||||
- [ ] 基于内容过滤的深度学习方法
|
||||
- [ ] 从大型目录中推荐
|
||||
- [ ] 推荐系统中的伦理
|
||||
- [ ] 基于内容过滤的 Tensorflow 实现
|
||||
- [ ] 降低特征数量
|
||||
- [ ] PCA 算法
|
||||
- [ ] PCA 代码实现
|
||||
- [ ] 【案例】火星探测器
|
||||
- [ ] 强化学习的汇报
|
||||
- [ ] 强化学习的策略
|
||||
- [ ] 审查关键概念
|
||||
- [ ] 动作价值函数定义
|
||||
- [ ] 动作价值函数示例
|
||||
- [ ] 贝尔曼方程
|
||||
- [ ] random stochastic environment
|
||||
- [ ] 【案例】连续状态空间应用
|
||||
- [ ] 登月器
|
||||
- [ ] 学习状态值函数
|
||||
- [ ] 改进的神经网络架构
|
||||
- [ ] 贪婪策略
|
||||
- [ ] 小批量和软更新
|
||||
- [ ] 强化学习的状态
|
||||
- [ ] 课程总结
|
||||
@@ -1,24 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
atlas: "[[Task Tracker]]"
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||||
completed: 0
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||||
created: 2023-07-08 03:23:44
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incomplete: 12
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||||
modified: 2023-09-19 17:48:24
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||||
tags:
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||||
- Task
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||||
title: Python-爬虫
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total: 12
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---
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||||
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||||
- [ ] 课程介绍
|
||||
- [ ] 快速易懂 Python 入门
|
||||
- [ ] 爬虫的流程？从入门到入狱？
|
||||
- [ ] 什么是 HTTP 请求和相应？
|
||||
- [ ] 如何用 Python Requests 发送请求
|
||||
- [ ] 如何用 Python Requests 拿到豆瓣源码
|
||||
- [ ] 什么是 HTML 网页结构
|
||||
- [ ] HTML 有哪些常见标签
|
||||
- [ ] 练习 HTML 常见标签
|
||||
- [ ] 如何用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容
|
||||
- [ ] 从源码获取豆瓣电影 TOP250
|
||||
- [ ] 下一步是什么？
|
||||
@@ -2,14 +2,16 @@
|
||||
atlas: "[[Task Tracker]]"
|
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completed: 0
|
||||
created: 2023-07-08 03:23:31
|
||||
incomplete: 159
|
||||
modified: 2023-09-19 17:48:20
|
||||
incomplete: 318
|
||||
modified: 2024-01-06 01:51:24
|
||||
tags:
|
||||
- Task
|
||||
title: Python-基础
|
||||
total: 159
|
||||
title: Python
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||||
total: 318
|
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---
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||||
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||||
# 黑马程序员 Python 基础
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||||
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||||
- [ ] 初识 python
|
||||
- [ ] 什么是编程语言
|
||||
- [ ] Python 环境安装
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||||
@@ -168,4 +170,169 @@ total: 159
|
||||
- [ ] Socket 客户端开发
|
||||
- [ ] 正则表达式 - 基础方法
|
||||
- [ ] 正则表达式 - 元字符匹配
|
||||
- [ ] 递归
|
||||
- [ ] 递归
|
||||
|
||||
# 爬虫
|
||||
|
||||
- [ ] 课程介绍
|
||||
- [ ] 快速易懂 Python 入门
|
||||
- [ ] 爬虫的流程？从入门到入狱？
|
||||
- [ ] 什么是 HTTP 请求和相应？
|
||||
- [ ] 如何用 Python Requests 发送请求
|
||||
- [ ] 如何用 Python Requests 拿到豆瓣源码
|
||||
- [ ] 什么是 HTML 网页结构
|
||||
- [ ] HTML 有哪些常见标签
|
||||
- [ ] 练习 HTML 常见标签
|
||||
- [ ] 如何用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容
|
||||
- [ ] 从源码获取豆瓣电影 TOP250
|
||||
- [ ] 下一步是什么？
|
||||
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||||
# 吴恩达机器学习
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||||
|
||||
- [ ] 课程介绍
|
||||
- [ ] 机器学习应用
|
||||
- [ ] 机器学习定义
|
||||
- [ ] 监督学习（1）
|
||||
- [ ] 监督学习（2）
|
||||
- [ ] 无监督学习（1）
|
||||
- [ ] 无监督学习（2）
|
||||
- [ ] Jupyter notebooks
|
||||
- [ ] 线性回归模型（1）
|
||||
- [ ] 线性回归模型（2）
|
||||
- [ ] 代价函数公式
|
||||
- [ ] 理解代价函数
|
||||
- [ ] 可视化代价函数
|
||||
- [ ] 可视化举例
|
||||
- [ ] 梯度下降
|
||||
- [ ] 梯度下降的实现
|
||||
- [ ] 理解梯度下降
|
||||
- [ ] 学习率
|
||||
- [ ] 用于线性回归的梯度下降法
|
||||
- [ ] 运行梯度下降
|
||||
- [ ] 多维特征
|
||||
- [ ] 向量化（1）
|
||||
- [ ] 向量化（2）
|
||||
- [ ] 用于多元线性回归的梯度下降法
|
||||
- [ ] 特征缩放（1）
|
||||
- [ ] 特征缩放（2）
|
||||
- [ ] 判断梯度下降是否收敛
|
||||
- [ ] 如何设置学习率
|
||||
- [ ] 特征工程
|
||||
- [ ] 多项式回归
|
||||
- [ ] 动机与目的
|
||||
- [ ] 逻辑回归
|
||||
- [ ] 决策边界
|
||||
- [ ] 逻辑回归中的代价函数
|
||||
- [ ] 简化逻辑回归代价函数
|
||||
- [ ] 实现梯度下降
|
||||
- [ ] 过拟合问题
|
||||
- [ ] 解决过拟合
|
||||
- [ ] 正则化
|
||||
- [ ] 用于线性回归的正则方法
|
||||
- [ ] 用于逻辑回归的正则方法
|
||||
- [ ] 欢迎来到第二课
|
||||
- [ ] 神经元和大脑
|
||||
- [ ] 需求预测
|
||||
- [ ] 【案例】图像感知
|
||||
- [ ] 神经网络中的网络层
|
||||
- [ ] 更复杂的神经网络
|
||||
- [ ] 神经网络向前传播
|
||||
- [ ] 如何用代码实现推理
|
||||
- [ ] Tensorflow 中数据形式
|
||||
- [ ] 搭建一个神经网络
|
||||
- [ ] 单个网络层上的前向传播
|
||||
- [ ] 前向传播的一般实现
|
||||
- [ ] 强人工智能
|
||||
- [ ] 神经网络为何如此高效
|
||||
- [ ] 矩阵乘法
|
||||
- [ ] 矩阵乘法规则
|
||||
- [ ] 矩阵乘法代码
|
||||
- [ ] Tensorflow 实现
|
||||
- [ ] 模型训练细节
|
||||
- [ ] Sigmoid 激活函数的替代方案
|
||||
- [ ] 如何选择激活函数
|
||||
- [ ] 为什么模型需要激活函数
|
||||
- [ ] 多分类问题
|
||||
- [ ] Softmax
|
||||
- [ ] 神经网络的 Softmax 输出
|
||||
- [ ] Softmax 的改进实现
|
||||
- [ ] 多个输出的分类
|
||||
- [ ] 高级优化方法
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||||
- [ ] 其它的网络层类型
|
||||
- [ ] 什么是导数
|
||||
- [ ] 计算图
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- [ ] 大型神经网络案例
|
||||
- [ ] 决定下一步做什么
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||||
- [ ] 模型评估
|
||||
- [ ] 模型选择和交叉验证测试集的训练方法
|
||||
- [ ] 通过偏差与方法进行诊断
|
||||
- [ ] 正则化、偏差、方差
|
||||
- [ ] 指定一个用于性能评估的基准
|
||||
- [ ] 学习曲线
|
||||
- [ ] 决定下一步做什么
|
||||
- [ ] 方差与偏差
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||||
- [ ] 机器学习开发的迭代
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||||
- [ ] 误差分析
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||||
- [ ] 添加更多数据
|
||||
- [ ] 迁移学习 - 使用其他任务中的数据
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||||
- [ ] 机器学习项目的完整周期
|
||||
- [ ] 公平、偏见与伦理
|
||||
- [ ] 倾斜数据集的误差指标
|
||||
- [ ] 精确率与召回率的权衡
|
||||
- [ ] 决策树模型
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||||
- [ ] 学习过程
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||||
- [ ] 纯度
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||||
- [ ] 选择拆分信息增益
|
||||
- [ ] 整合
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- [ ] 独热编码 One-hot
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||||
- [ ] 连续有价值的功能
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||||
- [ ] 回归树
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||||
- [ ] 使用多个决策树
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||||
- [ ] 有放回抽样
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||||
- [ ] 随机森林
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||||
- [ ] XGBoost
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||||
- [ ] 何时使用决策树
|
||||
- [ ] 欢迎来到第三课
|
||||
- [ ] 什么是聚类
|
||||
- [ ] K-means 直观理解
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||||
- [ ] K-means 算法
|
||||
- [ ] 优化目标
|
||||
- [ ] 初始化 K-means
|
||||
- [ ] 选择聚类数量
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||||
- [ ] 发现异常事件
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||||
- [ ] 高斯正态分布
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||||
- [ ] 异常检测算法
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||||
- [ ] 开发与评估异常检测系统
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||||
- [ ] 异常检测与监督学习对比
|
||||
- [ ] 选择使用什么特征
|
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- [ ] 提出建议
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||||
- [ ] 使用每个特征
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||||
- [ ] 协同过滤算法
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||||
- [ ] 二进制标签
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||||
- [ ] 均值归一化
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||||
- [ ] 协同过滤 Tensorflow 实现
|
||||
- [ ] 寻找相关特征
|
||||
- [ ] 协同过滤与基于内容过滤对比
|
||||
- [ ] 基于内容过滤的深度学习方法
|
||||
- [ ] 从大型目录中推荐
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||||
- [ ] 推荐系统中的伦理
|
||||
- [ ] 基于内容过滤的 Tensorflow 实现
|
||||
- [ ] 降低特征数量
|
||||
- [ ] PCA 算法
|
||||
- [ ] PCA 代码实现
|
||||
- [ ] 【案例】火星探测器
|
||||
- [ ] 强化学习的汇报
|
||||
- [ ] 强化学习的策略
|
||||
- [ ] 审查关键概念
|
||||
- [ ] 动作价值函数定义
|
||||
- [ ] 动作价值函数示例
|
||||
- [ ] 贝尔曼方程
|
||||
- [ ] random stochastic environment
|
||||
- [ ] 【案例】连续状态空间应用
|
||||
- [ ] 登月器
|
||||
- [ ] 学习状态值函数
|
||||
- [ ] 改进的神经网络架构
|
||||
- [ ] 贪婪策略
|
||||
- [ ] 小批量和软更新
|
||||
- [ ] 强化学习的状态
|
||||
- [ ] 课程总结
|
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