自从入了python的坑之后，发现python在办公自动化和批量化，以及小量级的网页数据爬取（例如，再也不用加各种微信公众号求取TPO资料了）方面还是挺有助于提高效率的。
本来打算把python的高级部分（面向对象编程）也学了，但是，看着看着，越来越觉得这已经是开发的内容，而我的志向并非是写代码搞开发，我还是倾向于应用方向的，因此，关于python的面向对象编程，我就不打算写笔记了，能够看懂代码和改代码就行。
在刷相关视频的时候，刷到了《吴恩达机器学习系列课程》，看了前2小时左右，发现这不就是我想要实现的嘛。而且，我之前也算是做过类似的，只不过模型很简单而已，但想法思路还是通的。
因此，刷了些各种的视频和学习建议，都说机器学习还是需要数学和统计基础的。
没办法，躲不过了，找到了一套视频，共10集，《机器学习中的数学基础》，每集2小时。
第1集：机器学习中的数学基础概述；第2集：微积分；第3集：概率论选讲；第4集：参数估计；第5集：线性代数初步；第6集：线性代数进阶；第7集：凸优化初步；第8集：凸优化进阶；第9集：从数学到机器学习分类问题；第10集：深入理解SVM。
已经刷完了第1集，虽然2倍速刷的，但听下来好像还是能听懂的，截取了一些片段，作为记录。
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接着刷第2集的时候，就明显感觉到边吃饭边刷是个错误的决定，
还是得认认真真地听，脑子才能跟得上，不然从入门到放弃真的就是1集视频的时间了，
现在还没刷完，花点时间啃一啃吧，实在听不懂的，也不纠缠。
看完这系列的视频之后，再去把mooc上嵩天老师的《python机器学习》刷完。
这样，应该能对python实现机器学习有个基本的认识，
再花时间动手实践实践，边实践边找资料学习，多多少少应该是可以入门了。
想想应该还是挺美妙的，希望现实不要太骨感~
不定期的写写学习笔记，希望也能有所帮助~~
前两天让郑老师帮忙剪个头发，但郑老师对于“到肩膀”怕是有些误解，
直接给我剪了个上大学以来最短的头发，我又不舍得花钱出门剪个头发，
弄得我这两天有种“看淡一切”的顿悟感，一直想剪光头，
结果郑老师还死活不同意，烦~
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