学习近况

        根据老师的建议，在前一段时间学习了相关内容，主要包括：

        1， matlab编程，通过看一个matlab基础视频教程，熟悉matlab下的一些基本操作。

        2， 数据挖掘：韩家伟的《数据挖掘概念与技术》看完了一遍，了解了数据挖掘的大致过程，对于书中出现的很多算法，只是对其概念性了解，知道大致过程，没有深入了解如何实现，没有具体的调试。

        3， 机器学习：斯坦福大学的机器学习课程看到第14课马尔科夫决策。看的过程做了笔记，听的很纠结，很多推导过程自己没有看懂。

        4， Hadoop学习：前一段买了一本书《hadoop权威指南》，学习了hadoop运行机制，以及HDFS存储和MapReduce机制。并在Linux下搭建了hadoop单机伪分布平台，并运行了一个WordCount实例程序。

学习困惑：

        1， 这些机器学习算法，需要研究算法代码实现吗？

        2， 机器学习算法对于每个算法都需要深入学习吗？还是只是学习其中一部分？

        3， 对于机器学习过程的遇到的问题，有什么好的解决方式吗？

        4， 我们的项目今后主要做的哪方面内容？

        5， 我们的课题是和项目相关的吗？

学习感想：

        这几天一直为下周的考试做准备，没有学习一些其他知识，于是就对前一段的学习做一总结，前一段的理论课程学习，发现课程之间紧密的内在联系性，基本都是围绕着数据进行。研究生之前自己没有学习过数据挖掘方面的知识，但是从一开始接触，就发现自己比较感兴趣。学习过程也遇到许多问题，一直坚持在学习着。其中考试后新增加的四门新课，像模式识别，知识发现与数据开采，与平时所学的内容紧紧相关，对于前期学习的知识有种豁然开朗的感觉。前几天装了下weka和libsvm，并运行调试下一些算法。

总的来说，前一段时间学习状态感觉很好，现在却有些迷茫，感觉学的东西越来越多，而自己真正了解的却不多，突然感觉前段时间的学习没有多少收获。对于以后该如何学习也没有一个清醒的认识和很好的规划。