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今天主要就是看论文，大部分时间用来处理要交的一些文件的事情了，还有联系比较中意的工作单位。
今天收拾东西，准备返校，暂无进度。
今天卸货和整理收拾花草，回来太晚，没有进度。
今天去郑州进货了，时间较长，没有学习进度。
今天主要是查了下相关资料，群组中的很多群友也提供了一些相对有用又具有一定价值的电子资源，暂时在看《DeepLearning》，对很多常用的模型有了更进一步的了解，理论知识有所...
今天看的是关联规则。主要看的是Apriori算法，通过支持度，置信度，以及提升度等属性，最终生成频繁项集，以此组建FP树存储频繁项集，遍历数据集，对频繁项集进行挖掘。
今天去南阳探亲戚，没有学习进度。
今天看的是EM聚类最大期望算法。通过初始化参数，生成预期结果，并对其进行重新估计，再利用不同的混合模型进行聚类操作，其好处是通过不断的操作，可以生成最接近实际的聚类结果，类似...
今天去舅舅厂里帮了一天忙，没有学习进度。
今天看的是K-Means聚类问题。通过确定K类的中心点Means，最终实现聚类。用Sklearn.cluster库的DBSCAN，Mean-Shift等方法，K-Means不...
今天看的是KNN算法。利用一种属性来对所需处理的数据进行分类，采用距离K值作为区分的标准，由元数据的交叉验证来完成来算出K值，最后通过多个种类的属性，来完成所要处理的大量数据...
最近这两天还在外面跑，只能在路上看课题相关的他人论文，以及相关技术书籍等资料，没有实际操作。
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值，以此计算出文档中的词频，文档频率等数据属性，TFIDFVectorizer类用于进行整理，NT...
今天去郑州进货了，回来较晚，没有进度。
今天看的是朴素贝叶斯算法，利用先验概率，后验概率，条件概率，似然函数等方式进行模拟计算，每个输入变量都是独立的，呈离散分布，但是又能产生相互联系，利用Python内的朴素贝叶...
今天又去探外地亲戚了，没有学习进度。
今天参考教程的泰坦尼克生存预测样例来运用决策树。利用分类器的特征选择对乘客的Pclass，Sex，等字段进行处理，放置到Feature特征向量中，然后通过决策树进行模型评估预...
今天看的是Sklearn工具进行数据挖掘算法的运行。Sklearn自身含有决策树分类器DecisionTreeClassifer，在criterion设定分类，比如此前的ID...
今天花店开业去郑州进货，回来太晚，没有学习。
今天看的是分类树，CART算法的决策树可以作为分类树或者回归树，通过寻找纯净的划分，引出纯度。而CART算法主干和C4.5较为类似，但是核心是使用基尼系数，来判断各样本数据之...
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