DA在职跳槽打卡贴

7/4 Andrew Ng课重温了logistic regression和linear regression，lc medium permutation halfway through

楼主好棒！加油加油
正好你看到feature importance 的calculation我就再多建议你一下，看看这篇
https://explained.ai/rf-importance/

7/5, 今天看了一整天书，好累但好有成就感哦，看了ISL的DT, RF, Bagging, Boosting, 看了几个xgboost/GBDT的视频，温习了adaboost，还看了各种evaluation metrics, PCA, PLS, and high-dimensional data， 还整理了笔记。
总结一下复习材料：
1. https://bloomberg.github.io/foml/#home Bloomberg的这个课看上去很有用，但上起来好枯燥，生涩没有例子
2. Andrew Ng的课还是很好的，至少把公式讲的很清楚，两年前看过一遍，这次看跟第一次看一样，全忘光了lol
3. Udacity的ML 课似乎比较基础，还没看
4. ISL是王道，今天看书有好多aha moment, 以前似懂非懂的好像都看懂了，赶紧把这本书啃下来

7/6, 今天白天带娃出去会朋友了，累得要命，比看书还累....今天只看了ISL 的 unsupervised learning 部分，明天加油吧

startfromhere 发表于 2019-7-5 23:32
楼主好棒！加油加油
正好你看到feature importance 的calculation我就再多建议你一下，看看这篇
https:// ...

好的，谢谢！看完才意识到RF 的feature imp 各种不reliable...

问下lz business sense medium文章在哪里看的啊

7/7, review了以前的A/B testing notes，还是有很多地方没有弄懂，任重而道远啊

7/8 看了一个AB testing的case study
7/9 嗨，忙工作了，没看书

转眼间已经7/17了，上一周非常challenging，状态很差，10-12都在忙工作，13大部分时间在休息，14周日温习了ab test，sample size calculation，variantion reduction 的一些方法（没全看懂）。今晚（17）号接着看了abtest的课件