原文地址： https://github.com/zmecust/learning-manual
学习路程（生命不息，学习不止）：
非科班 CS 专业，硕士期间自学编程。最开始从 PHP 起家，最喜欢 Laravel 框架以及它所包含的设计模式
后因工作需要，转移到大前端。Vue、Angular、React 都撸过项目，喜欢 Vue 的渐进式即插即用，喜欢 React 的 JXS，喜欢 Koa 的洋葱模型以及面向切面编程，Nodejs 异步非阻塞
我的数学自我感觉比较好，如果不玩 AI 真是浪费了我的数学天赋。比较专注于 NLP 以及 CV 领域的目标检测
业余喜欢炒股，主动投资者，立志做一名全职 Quant。找到属于自己的 α，以期实现财富自由
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统计学习理论的数理基础机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵极大似然估计与贝叶斯估计批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)PCA 的数学原理最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）CS229课程-Part III 广义线性模型浅谈线性、非线性和广义线性回归模型特定条件下结构风险最小化等价于最大后验概率估计XGBoost Documentation决策树、GBDT、XGBoost 和 LightGBM 之 GBDTGBDT 要点总结
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