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学习进度追踪表
📊 整体进度
起始日期: 2026年2月20日 当前日期: 2026年2月21日 状态: 🔄 进行中
| 教材 | 总进度 | 完成状态 | 学习天数 |
|---|---|---|---|
| 统计学习方法 | 0/7 天 | 🟡 进行中 | Day 1 |
| 动手学深度学习 | 0/7 天 | ⏳ 待开始 | - |
| 强化学习数学原理 | 0/7 天 | ⏳ 待开始 | - |
📅 每日学习记录
Day 1 - 2026年2月21日 (周六)
目标教材: 统计学习方法、动手学深度学习 实际完成:
- 阅读《统计学习方法》readme.md
- 了解3个教材的项目结构
- 创建学习计划文档
- 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
学习时长: ___ 小时 困难指数: 🌟🌟 收获程度: 🌟🌟⭐
Day 2 - 2026年2月22日 (周日)
目标教材: 统计学习方法 实际完成:
- 学习统计学习基本概念
- 掌握感知机算法
- 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
学习时长: ___ 小时 困难指数: 🌟🌟 收获程度: 🌟🌟⭐
Day 3 - 2026年2月23日 (周一)
目标教材: 统计学习方法、动手学深度学习 实际完成:
- 学习决策树算法
- 学习逻辑回归
- 配置深度学习环境
- 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
学习时长: ___ 小时 困难指数: 🌟🌟🌟 收获程度: 🌟🌟⭐⭐
Day 4 - 2026年2月24日 (周二)
目标教材: 统计学习方法、动手学深度学习(CNN) 实际完成:
- 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
学习时长: ___ 小时 困难指数: 🌟🌟🌟⭐ 收获程度: 🌟🌟⭐⭐⭐
Day 5 - 2026年2月25日 (周三)
目标教材: 统计学习方法、动手学深度学习 实际完成:
- 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
学习时长: ___ 小时 困难指数: 🌟🌟🌟🌟 收获程度: 🌟🌟⭐⭐
Day 6 - 2026年2月26日 (周四)
目标教材: 统计学习方法、强化学习基础 实际完成:
- 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
学习时长: ___ 小时 困难指数: 🌟🌟🌟☆ 收获程度: 🌟🌟⭐⭐⭐⭐
Day 7 - 2026年2月27日 (周五)
目标教材: 强化学习、综合复习 实际完成:
- 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
学习时长: ___ 小时 困难指数: 🌟🌟🌟🌟 收获程度: 🌟🌟🌟🌟🌟
📈 学习质量评估
每日学习质量标准
🌟🌟 (轻松):
- ✅ 完成所有计划任务
- ✅ 理解核心概念
- ✅ 运行成功代码
- ✅ 产出笔记文档
- ✅ 质量分数 >= 80%
🌟🌟⭐ (一般):
- ✅ 完成主要任务
- ⚠️ 部分任务未完成
- ✅ 理解大部分概念
- 🟡 代码运行有bug
- 🟡 笔记简单
- ⚠️ 质量分数 60-80%
🌟🌟⭐⭐ (良好):
- ✅ 完成全部任务
- ✅ 深度理解概念
- ✅ 代码调试成功
- ✅ 产出详细笔记
- ✅ 有思考和改进
- 🟢 质量分数 >= 85%
🌟🌟⭐⭐⭐ (优秀):
- ✅ 全部完成
- ✅ 深刻理解
- ✅ 代码优化
- ✅ 产高质量文档
- ✅ 实践了改进
- 🌟 质量分数 >= 90%
💡 学习心得与调整
今天的学习感受
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遇到的问题
1. _________________________________________________
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3. _________________________________________________
解决方案
1. _________________________________________________
2. _________________________________________________
3. _________________________________________________
明日调整
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🏆 阶段总结
Week 1 总结
完成度: ___/7 天 总学习时长: ___ 小时 重点成果:
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经验教训
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更新方式: 每天结束后记录实际完成情况，及时调整计划