本学期工作汇报
一、前期工作汇报 （1）必修课程学习
这学期已接近尾声，我修完了本学期选的6门必修课程，无旷课早退，做了两次课程报告，另外旁听了一门《数据科学导论》课程。学了《高级计算机算法》之后，我自己动手实现了一些课程中学到的算法。从《文献阅读与选题》课程中，我知道了该如何查找、阅读文献，我知道了自己很喜欢做科学研究。
（2）自主学习内容
九月中旬到十月底，我自学了《统计学习方法》（共7章），《机器学习算法》（共4章），自学了Python实现了KNN算法、Naive Bayes算法。
十一月初到现在，在Coursera上学习了斯坦福大学的公开课《Machine Learning》（共11章，目前已学6章）。用Matlab代码实现了Linear Regreion，Logistic Regreion算法、搭建了一个三层神经网络用于手写识别的算法、实现了Support Vector Machine算法。
在实验室组织的讨论班上，总共做了两次报告，一次讲Naive Bayes算法，另一次讲了Hard-Margin SVM算法，并用代码实现。
从9月份到现在，总共听了10场学术报告，觉得有收获的有2场。
二、接下来一个月的工作安排
准备第16周《中国特色社会主义理论》课程报告；
准备第17周的考试：《应用统计》《现代软件工程》《大数据处理》； 准备第17周讨论班的报告；
继续学习《Machine Learning》，力争年前学完，逐个用代码实现，并开始看相关的论文。
三、遇到的问题、困难
没有具体的研究方向，感觉只是在盲目努力，但是我很喜欢做科学研究，所以不觉得学习累。
杨弘毅
2016年12月13日
《16年冬季_本学期工作汇报.doc》
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