完賽心得

本來以為自己沒辦法完賽，卻在不知不覺中結束了這30天的挑戰，雖然一開始就覺得要在30天搞懂機器學習是不太可能的，但經過這30天我甚至連基礎都沒辦法學完，當然也是因為開學之後有更多事情要忙，比較沒有時間學習、整理這些知識與技術。

首先要感謝iT舉辦了這個比賽，讓我有機會能藉由這個比賽學習新的知識。

再來要感謝guancioul邀請我參加這個比賽，雖然每天都要花很多時間寫文章，但也是一個逼自己學習的動力。

最後要感謝我自己鍊成了鐵人，中間有好幾次想要放棄的念頭，但我還是堅持下來了，也學到了很多知識與技術，當然之後還是會繼續搞懂機器學習，有機會會再整理給大家。

iT鐵人賽，30天搞懂機器學習是否搞錯了什麼，完結灑花！

回顧整理

• 踏入機器學習
  • 【Day 1】踏入機器學習的世界
  • 【Day 2】機器學習的種類
• 機器學習基本功
  • 【Day 3】機器學習基本功（一）
  • 【Day 4】機器學習基本功（二） --- Regression
  • 【Day 5】機器學習基本功（三） --- Regression
  • 【Day 6】機器學習基本功（四）
  • 【Day 7】機器學習基本功（五）
• 梯度下降法
  • 【Day 8】梯度下降法（Gradient Descent） --- Tip 1
  • 【Day 9】梯度下降法（Gradient Descent） --- Tip 2, 3
• 分類
  • 【Day 10】分類（Classification）（上）
  • 【Day 11】分類（Classification）（下）
• 邏輯迴歸
  • 【Day 12】邏輯迴歸（Logistic Regression）（上）
  • 【Day 13】邏輯迴歸（Logistic Regression）（下）
• 深度學習
  • 【Day 14】深度學習（Deep Learning）
  • 【Day 15】反向傳播（Backpropagation）
  • 【Day 16】深度學習（Deep Learning）--- Tip（一）
  • 【Day 17】深度學習（Deep Learning）--- Tip（二）--- ReLU
  • 【Day 18】深度學習（Deep Learning）--- Tip（三）
  • 【Day 19】深度學習（Deep Learning）--- Tip（四）--- Momentum
  • 【Day 20】深度學習（Deep Learning）--- Tip（五）
• 卷積神經網路
  • 【Day 21】卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）（上）
  • 【Day 22】卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）（下）
• 實作入門
  • 【Day 23】深度學習實作 --- "Hello world"
• 半監督式學習
  • 【Day 24】半監督式學習（Semi-supervised Learning）（上）
  • 【Day 25】半監督式學習（Semi-supervised Learning）（下）
• 遷移學習
  • 【Day 26】遷移學習（Transfer Learning）（上）
  • 【Day 27】遷移學習（Transfer Learning）（下）
• 支援向量機
  • 【Day 28】支援向量機（Support Vector Machine, SVM）（上）
  • 【Day 29】支援向量機（Support Vector Machine, SVM）（下）