2021-06-22

初衷：

这个学期要参加数学建模比赛了，经过哥哥的引导，发现机器学习与数学建模有异曲同工之妙，而前者有更宽广的应用，所以果断学习机器学习。
第一步：

熟悉Python的核心语法，包括：
1.序列-索引、切片
2.序列-加法、乘法
3.序列-常用的内置函数
4.列表基础操作1
5.列表方法2
6.列表的排序和逆序
7.列表推导式
8.二维列表
9.元组
10.字典-基础操作
11.字典常用函数（clear、get、items、keys、values、pop）
12.字典-混合字典和字典推导式
13.python集合类型介绍
14.集合的运算（交集、并集和差集）
15.字符串基础操作
16.字符串常用方法
17.字符串的测试方法
18.字符串修改、搜索和替换方法
19.格式化字符串
同时，学习各种分类算法：

1. K-Nearest Neighbors（KNN算法）
2. decision trees（决策树）
3. naive Bayes（NB 算法）
4. Logistic regression(逻辑回归)
5. support vector machines(支持向量机)

第二步：
学习Python的函数、面向对象编程等，包括：

函数：
1.函数的创建和调用
2.函数的参数传递
3.函数的返回值
4.变量的作用域
5.匿名函数
6.三大基础函数
7.递归函数
8.内置函数

面向对象编程
1.面向对象编程
2.类的定义、构造方法和参数传递
3.类方法
4.继承、重写和多态

同时，学习Python数据可视化的技巧。

第三步：

实战，其实这是一以贯之的流程，必须在实战中锻炼自己的技术。