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现在也支持 iCloud 文件同步了
自己动手组建可远程实时同步的obsidianObsidian&Zettelkasten&LYT系列文章的总目录[//www.greatytc.com/p/6be9cbb134de] 前几篇我们介绍了ob...
Enron事件背景，以及通过外部信息列出的可能的嫌疑人（POI）。 一般来说，可供训练的数据越多，效果越好。 基本的数据类型判断练习。 迷你项目（略）
决策树利用核技巧，把简单的线性决策面，转换为非线性决策面。一个接一个的处理多元线性问题。根据数据，算法自动找出决策边界决策树 sklearn中的决策树：import、tree...
SVM寻找一条直线或超平面，将输入数据分隔成两类。好的分隔线可以最大化间隔最大化MarginSVM首先考虑是否正确分类，其次才是最大化间隔。同时，可以做到忽略异常值，在忽略异...
sklearn中的cross validation from sklearn import cross_validation features_train, features...
上篇文章，我们一起学习了数据产品经理日常中接触最多的“数据仓库”的一些基本概念和常见的一些专用名词，他们都是数据产品经理成长，学习和实操中不可或缺的重要一环。在数据仓库中，我...
PCA（Principal Component Analysis）是一套全面用于各类数据分析的分析方法，包括特征集压缩。每当需要将数据直观化的时候，都可以采用。PAC特别适用...
方法一：加入新特征的通过直觉构建代码实现可视化评估重复上述过程 警惕特征漏洞任何人都有可能犯错—要对你得到的结果持怀疑态度！你应该时刻警惕 100% 准确率。不寻常的主张要有...
通过练习了解词袋及其属性：无序文本长度影响算法结果对复合短语处理能力不足 在sklearn中的使用CountVecterizer即可理解为词袋 停止词stop words指文...
通过衣服尺码的例子，介绍一种使用特征缩放的简单情况 一种简单的特征缩放公式（归一化）和实现归一化特征缩放公式 sklearn中的Min-Max Scalar特征缩放器 哪些算...
聚类算法是一种非监督类型的机器学习算法，并通过电影分类解释聚类算法应用场景。 K-Means算法讲解：确定聚类（簇）中心，通过计算各点到中心的距离，迭代优化中心的位置；一个在...
通过3个联系，直观认识异常值outliers 异常值检测/删除算法：训练->删除误差最大的10%数据->再训练使用残差residual error检测异常值异常值删除策略 异...
通过大量小练习，直观学习：判断连续与离散分布简单的回归方程，斜率slope和截距intercept的概念使用回归方程进行预测 使用sklearn进行回归分析 线性回归的误差e...
Google 无人驾驶汽车中的机器学习通过Google的无人驾驶例子，简要介绍监督学习和非监督学习；本章介绍的算法均为监督学习；区分监督学习和非监督学习的小测试 特征（fea...
