6页纸的笔记 10天的的阅读 告一段落了 简单的回顾一下（最想要表达的还是吴军博士表达的理解为主的观点 重要的不是术 而是道 不要过分的拘泥于方法的寻找） 数学确实有美的地方
先简单的做一个没有笔记的回顾（感受比较深的几点） 倒着回忆 最后讲述的能记住的点 是对 神经网络的一个介绍 （从实质开始入手） 刚开的入门阶段 一定要从可理解的点开始入手 能与自己产生可联系的可理解方式 或者说是能适应自己的一个入门方式 复杂的东西可以一下子讲到精髓的东西
而不是 拿另外一堆不懂的高大尚的名词 解释一个 本来就不懂的词汇 只能让复杂的东西更加的复杂
精简复杂的模型 找到本质的地方 神经网络 本质上 也就是一个有向图 稍稍的与之前学习的有向图不太一样 找到相同的地方 以及 不同的地方 对比的一种学习方式 从简单的地方入手 一切感觉就像是水到渠成 一点点的一个累积 慢慢的能看得见的成长 以及所属于自己的东西 并不是说要学习多少东西 仅仅是有比别人不同的点就好 或者说是 一丝丝强的地方 再往前就是 模型的一个思想 慢慢的接受了 模型的思维 或者说是建立模型的思维 根据一些经验 建立自己的一个判断模型 也可以说是 换一种理解模型的方式 没有之前的那么空洞 或者说是没有之前那么大的陌生感 剩余的就是慢慢的建立关系 再到一个数据的深入 也相当于是自己现在感兴趣的一个点 学会 sql语言 建立一个小型的数据库 并且可以进行一定的数据分析 尤其是 把那些 传统的机器学习的算法都给实现一下 最好是可以联系实际 稍稍的做一些 有意义的事情 对于“大数据”的概念有了一个新的认识 不仅仅在局限于 大 或者说是 多的 层面上 还多了一个 更多的维度 或者说是 完备性 先对于之前的比较宏观的概念 后面的更加的 具体 更加的一针见血 说到了 大数据的根本上 从更的维度来看待事情 不仅仅是角度发上了变换 而且是 数据的世界发生了变化 更加清楚的看到了 数据之前的本质关系 或者说是 内在的关系 注重道的学习 剩余的就是一些感念上的理解 马尔科夫链 隐马尔可夫链 贝叶斯网络 虽说具体的公式没有记得多少 但是 具体的发展过程 确实理解了 以及具体的一些不同点 以及 相同点 确实可以说出来 以及围绕的重点 通信 简单的分成了 三个节点 以及两个过程 编码与解码（维特比算法）的过程 剩下的就是具体的总结 具体的算法 （最后还是强调一点 理解为王 首先要的是自己的一个理解 并不是学习了多少的实用方法）
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