4月：看完斯坦福机器学习视频和讲义，看完《统计学习方法》。
5-6月：看完PRML、《集体智慧编程》，并完成一个机器学习相关实践。
7月：看完《Recommender Systems An
Introduction》，《mahout in action》了解推荐系统。
8-9月：看完《Machine learning A
Probabilistic Perspective》、《hadoop in action》、《hbase in
action》，深入理解机器学习，提高实践能力。
10-11月：看完《Recommender Systems
Handbook》，深入理解推荐系统。
每周坚持看懂一篇论文。
起步较晚，不求能有多大成就，只求能够踏踏实实的看完这些经典书籍！还有两本书《信息检索导论》、《数据挖掘导论》目测只能14年以后再看了！
经过一段时间的学习之后，猛然发现只要好好看完PRML，《数据挖掘导论》，《推荐系统handbook》就足足足够了，关键还是要培养自己看论文写代码的能力和实现新算法的能力，以及运用算法的能力啊。
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