在秋季开学前，花了小半个月对python进行了一些系统性的语法学习。
    2020，年度学习总结： - 图1
    开学后陆陆续续看了几本书，开始对机器学习有了了解，开始对着书上的代码进行修改，后边逐渐接触到sklearn，就开始照着官方文档学习一些sklearn的使用方法，
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    同一时间中因为开始接触项目，了解到图数据库，知识库，知识图谱的一些基础知识，对基本的Cypher语句和neo4j也有了认知，
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    后面开始对kaggle和飞浆有了接触，慢慢学习了Keras，自己也开始找一些数据集做一些简单的回归分类任务，同时在一些平台上写一写自己的学习笔记，2020，年度学习总结： - 图4
    这些知识很大程度上都是调用已有的模块来构造模型，随着学习的深入发现单纯使用现有的模块对理论知识的理解帮助还是有点小，在舍友的推荐下开始用TensorFlow和MATLAB对机器学习的一些基础算法进行复现，中间解决问题的过程学到了很多，并在这一过程对书上讲的概念知识形成了一个大致的脉络，本学期开设的《数据采集与处理》课程同时也给了我一些对于深度网络不一样的理解
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    也能够体会到信号处理方面的知识对我们处理数据很有帮助，
    对MATLAB的学习完成了基础入门，（跟着吴恩达公开课做的线性回归）
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