读过的书

为了记录自己度过的书,写个帖子总结一下,不定时更新。以前度过的书有些不记得了,就先记录一下我记得的吧:)

PS:现在读过的书(2016.4月以后),我会做读书总结。以前看的书,会再抽时间回顾一下,做个简单的总结。跟数据挖掘相关的书我另写了一个帖子,可以参考这个:

【原】数据分析/数据挖掘/机器学习---- 必读书目

2017.11-12

基本框架搭成,做好之后看公司同不同意开源哈哈,加了两个月的班,朝9晚11,快撑不住了,月底准备休息一下。。。

 

2017.10

开始做一个新的深度学习框架,基于tf的二次开发,有意思,要多多coding!中旬接触了PaddlePadlle,决定用起来,写个系列!

 

2017.6-9

真的是非常动荡了。想要申请换组领导一直卡我,上半年做的项目也没有任何奖励,非常失望!也没什么心思积累,斗志消沉了不少。大领导走了,部门也走了好多人,中间各种斗争。不过最终终于争取换到深度学习小组了哈哈!可以开始新的工作了!

 

2017.1-2017.6

独立负责了公司的一个重要项目,简单说就是线索分级,提高订单转换率,加了不少班,不过效果还不错,一个月的订单转化率比之前提升了4倍哈哈哈!给公司带来的收益非常可观啊!感觉自己终于有输出了!!!不过也因为这个身体出了不少毛病 = =(同时还考了GRE,结果还行吧)

 

2016.12

看xgboost的源码。折腾公司的一个模型,把上一版别人做的acc从44%提升到了82%,没时间折腾别的了 = =

 

2016.11

看了几篇xgboost论文(陈天奇大神太牛了!),和关于树模型的内容,月底之前总结一个树模型的总结。

顺便把十月份拖着没总结的内容总结完。

 

2016.10

组内分享了几个专题的内容,包括:

1) L1,L2&elastic net

2)跨设备链接判断用户

3)两个关联规则的算法

4)SVM

看了一些论文和书里的章节,回头总结一下这几个专题,并把论文贴出来

 

2016.9

看了深度学习处理图像方面的内容,忙着离职,看书的时间减少了很多。

 

2016.8

编写高质量代码-改善Python程序的91个建议(7.30-7.31看完80%,这周看完并总结,强烈推荐)

 

2016.7

Deep Learning with Python (23章,已看完,本月底之前总结---7.18已完成)-->出了更新版,更新到28章,已看完(7.29)

Deep Learning(Chapter2 看完并总结---7.20前完成)

Neural Networks:Tricks of the trade(看Chapter1--并总结----7.30前完成)

 

2016.6 

Thinking in java(看到一半)---7月主攻深度学习,先暂时放一下

Deep Learning(继续看两章)

失控 (看完)

 

2016.5

Thinking in Java(计划看1/3)

Stanford UFLDL (已看完)

Deep Learning (Bengio)(看完两章)
 
2016.4
Learning Spark(Spark快读大数据分析)----读书总结(已完成)
Hive编程指南(看了部分,以后再补)
 
2016.3(第二份工作)
Hadoop权威指南(没看完,只看了部分)
Hadoop实战(没看完)
探索性数据分析(已看完,非常不推荐)
 
2016.2
机器学习(周志华)
 
2016.1
Pattern Recognition and Machine Learning(看了部分)
 
2015.12
高性能MySQL(看了几章,偏DBA,暂弃)
统计自然语言处理(看了七章)
 
2015.11
R语言与网站分析(看完)
R的极客理想工具篇(看完)
Mysql必知必会(看完)
 
2015.10
数据挖掘导论(部分)
 
2015.9
集体智慧编程(看完)
统计学习方法(看完)
 
2015.8(第一份工作)
利用Python进行数据分析(看完)
机器学习实战(看完)
 
2015.7
笨方法学Python (看完)
Python核心编程(看完PartI)
 
2015.6
数据挖掘概念与技术(参考了部分章节)
推荐系统实战(看完)
 
2015.5
数据挖掘-R语言实战(看完)
R语言编程艺术(参考了arules部分和作图部分)
 
2015.4(开始实习)
R语言实战(看完)
数据分析-R语言实战(看完)
 
2014年及以前的等我看看豆瓣记录再总结 = =
 
 
posted @ 2016-05-09 09:14  Charlotte77  阅读(3369)  评论(25编辑  收藏  举报