恋上数据结构与算法第一季今天是5-30号，距离考研还有204天。感觉时间过得真快，马上就六月份了。想用笔记的形式，完整得记录下自己的学习过程。我的想法就是学这个视频，相当于第二遍学习数据结构，现在目前的一个计划就是在7月份一定一定要把408过一边。作为一个跨考生确实学习的还是有点吃力。但是一定要努力呀，不服输，不认输。不知道能不能看完第二季，第二季确实有点多，但是还是尽量地看看。送给自己的一段话：

01、模型的选择算法是核心，数据和计算是基础。这句话很好的说明了机器学习中算法的重要性。机器学习的几种分类：监督学习分类 k-近邻算法、决策树、贝叶斯、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)回归 线性回归、岭回归标注 隐马尔可夫模型(HMM)无监督学习聚类 k-means1.1、如何选择合适的算法模型在解决问题的时候，必须考虑下面两个问题：一、使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务，比如是预

01、sklearn.datasets（1）datasets.load_*()获取小规模数据集，数据包含在datasets里（2）datasets.fetch_*()获取大规模数据集，需要从网络上下载，函数的第一个参数是data_home，表示数据集下载的目录，默认是 ~/scikit_learn_data/，要修改默认目录，可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA（3）datasets