主成分分析(PCA)是针对多元数据的一种分析方法，对多元数据进行降纬。奇异值分解(SVD)主要用于估计矩阵的秩，由于其迭代算法比本征值分解更快更精确，所以奇异值分解是进行主成分分析的主要工具
从 最小化误差平方和 和 方程组的最小二乘解 两个角度理解最小二乘问题
数据不平衡是机器学习中经常遇到的问题，其根本的解决方法就是收集或制造一些数据扩大数据集。但在实际情况中，收集更多的数据所需要的成本很大，所以我们通过过采样算法来生成新的数据来克服数据不平衡
经济学思维展示了一种理性的，洞悉事物本质的，全面的思考方式。从这本书中，所得到的经济学知识是有限的，但如果能了解生活中的经济学原理，建立经济学思维，对个人的发展将是有益的。
刚开始接触数据结构，之前只对顺序表，链表，栈和队列有些接触，对二叉树这个概念还是很陌生，所以总结一下
求知比盲目的快乐要好得多
LeetCode 上的一个题目觉得很有意思
作者以独特的视角讲述了智人这个人种的发展历史，对发展中的问题进行了深刻讨论，并对未来展开了无限遐想与担忧。
Dynamic Time Warping(DTW) 是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法。主要用来解决两个时间序列不“同步”的问题。DTW 使序列在时间维度上非线性地“扭曲”以确定他们的相似度，并且独立于非线性的时间维度变化。
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)，由若干卷积层，池化层和全连接层组成，与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果 卷积层 Convolution(CONV) 池化层 Pooling(POOL) 全连接层 Fully connected(FC)
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