# 每日详细任务清单

## Day 1 - 2026年2月21日 (周六)
**重点教材**: 统计学习方法、动手学深度学习（环境配置）

- [ ] 阅读《统计学习方法》readme.md
- [ ] 了解3个教材的项目结构
- [ ] 安装深度学习环境
- [ ] 配置Python虚拟环境
- [ ] 记录学习环境搭建笔记
- [ ] 绘制学习路径思维导图

## Day 2 - 2026年2月22日 (周日)
**重点教材**: 统计学习方法（第1-3章）

- [ ] 学习统计学习基本概念
- [ ] 掌握感知机算法原理
- [ ] 编写感知机Python实现
- [ ] 学习k近邻法
- [ ] 学习朴素贝叶斯
- [ ] 整理学习笔记

## Day 3 - 2026年2月23日 (周一)
**重点教材**: 统计学习方法（第4-6章）、动手学深度学习

- [ ] 学习决策树算法
- [ ] 学习逻辑回归
- [ ] 配置深度学习运行环境
- [ ] 执行第一个深度学习示例
- [ ] 理解自动求导原理
- [ ] 整理算法对比表

## Day 4 - 2026年2月24日 (周二)
**重点教材**: 统计学习方法（第7-8章）、动手学深度学习（CNN）

- [ ] 学习支持向量机
- [ ] 实现SMO算法（选做）
- [ ] 学习卷积神经网络
- [ ] 理解CNN基本组件
- [ ] 运行LeNet示例
- [ ] 绘制CNN架构图

## Day 5 - 2026年2月25日 (周三)
**重点教材**: 统计学习方法（第9-11章）、动手学深度学习

- [ ] 学习提升方法
- [ ] 实现AdaBoost（选做）
- [ ] 学习隐马尔可夫模型
- [ ] 学习条件随机场
- [ ] 深度学习实践项目
- [ ] 创建深度学习笔记库

## Day 6 - 2026年2月26日 (周四)
**重点教材**: 统计学习方法（第12-13章）、强化学习基础

- [ ] 学习监督学习方法总结
- [ ] 深度学习计算机视觉章节
- [ ] 强化学习数学基础
- [ ] 马尔可夫决策过程（MDP）
- [ ] 编写复习总结文档
- [ ] 整理代码示例

## Day 7 - 2026年2月27日 (周五)
**重点教材**: 强化学习进阶内容、综合复习

- [ ] 强化学习策略评估
- [ ] 策略改进方法
- [ ] 整理三套教材知识点
- [ ] 创建知识图谱
- [ ] 编写学习心得
- [ ] 规划下一阶段学习

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**完成状态跟踪**:
- Day 1: 🔄 进行中
- Day 2-7: ⏳ 待开始

**备注**: 每天目标可根据实际情况调整，保持学习节奏即可