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2018 年 11 月 3 日-2019 年 11 月 3 日

这篇文章的起因

间隔了几个月不写博客，导致现在都提起不“笔”。除了自己换工作，最主要的原因是懒得总结。为了督促自己输出些内容，立个博客计划，主要写机器学习方面的，可能占 50.1%

之前说要更新机器学习的文章，也一直没有动笔，发现还是在去年 4 月份的时候，开始写机器学习的系列文章，真是尬。

我从事过互联网行业，现在是实体工业的数据分析师，也开始学习神经网络的内容。写机器学习的文章，正好可以将传统的机器学习和深度学习做个对比。

计划

文章尽量原创，写出自己的风格，这一年的文章可能包含的内容：

• tensorflow
  • 建立模型，训练模型，保存模型，应用模型，这一整套的代码
• 图像分类
  • CNN
  • opencv 和 dlib
• 人脸识别
  • facenet
• KMeans
  • 论坛用户分层，主要讲一下运营和数据分析的结合
• 关联规则
  • 频繁集（ Apriori、FpGrowth ）
  • 强规则
• 支持向量机

我不写太技术的文章，更加突出的是解决问题的思路，因为我是一名跨行业的工科生，写不出太技术的东西，:)

在这个大数据的时代，值得一提的是好像很多数据分析师连统计学都不愿意去学习，基本的统计知识都不知道。我接下来写作的内容可能包含如下内容，不会有太多公式，主要谈谈这些内容的理解（个人）。

• 假设检验与置信区间
• 方差分析、卡方检验、对应分析
• 主成分分析和因子分析
• R

碎碎念

最后，分享一段最近看到的很有感触知乎回答， https://www.zhihu.com/question/39032661/answer/79583353，未来属于那些愿意弄脏自己双手的人，很有工科味道