从2018年4月开始,看书计划看书方法和已经看完书的目录

Posted patrickpro2

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了从2018年4月开始,看书计划看书方法和已经看完书的目录相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

看书的六大分支:大数据(Hadoop、Spark、Hive),概率统计理论,机器学习理论,机器学习应用(编代码),一些框架和库的学习,闲书

  1. 机器学习理论:西瓜书 --- 深度学习
  2. 概率统计理论:概率论与数理统计(同济版)--- Probability and statistics(Stanford online) --- The introduction of probability and statistics --- Probability and statistics for computer science --- PRML
  3. 大数据:mysql必知必会 --- Spark快速大数据分析 --- Hive编程指南 --- 深度实践Spark机器学习 --- Spark与Hadoop大数据分析 --- Python+Spark+Hadoop机器学习与大数据实战 --- Hadoop权威指南
  4. 机器学习应用(编代码):机器学习实战 --- 集体智慧编程
  5. 一些框架和库的学习:利用Python进行数据分析 --- Tensorflow:实战Google深度学习框架(比较完整地讲了Tensorflow是什么玩意) --- Tensorflow机器学习项目实战(各种应用) --- Tensorflow深度学习应用实践(全在说CNN)
  6. 闲书:数学之美 --- 浪潮之巅 --- How to lie with statistics --- Introduction to algorithmic marketing AI for marketing operations --- 社会心理学 --- 如何玩转PPT~XD

 

自己目前在尝试的看书方法:针对每一章节,有代码的能够敲就敲,重在理解,不需要每个细节都记住。等一遍看完一个章节后,再进行总结,这时候最好不翻书,而是在脑子里过一遍内容,想清楚这一章节写了些什么,如果要我去总结,应该从哪里开始入手,然后把总结给写下来。

 

2018-04-08

最近在看Spark快速大数据分析和利用Python进行大数据分析(第二版)

这两本书,Spark这本书计划每次看都是整个一章节看一遍,看的过程中需要敲代码。因为不多,看完再写博客写总结。Python这本书针对每一章节,第一遍看的时候不写代码,以理解为主。等一个章节看完后,再敲代码,这个时候可以边思考边写代码,这样效果好。

 

【心想的不算数XD】等这两本书看完,准备开始看周志华的西瓜书和概率论与数理统计,后者看是为了做作业和应付考试。等这本书看完,在统计学习这个分支上我打算学下Stanford online的Probability and statistics,然后看The introduction of probability and statistics,接下去是Probability and Statistics for Computer Science,最后是PRML

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