用 Jupyter Notebook 写代码十大至简规则
你真的是 Jupyter Notebook 高手吗，真的能将代码和文档打造成铁桶一般的整体吗？
Jupyter Notebook 是一个非常常用的代码编辑器，它非常适合做数据分析与代码展示，很多云服务也采用它作为代码编辑器。此外，因为用这种编辑器看代码比较轻松，文档描述和输出效果也能进一步帮助理解，很多研究者都会采用 Jupyter 作为解释研究实现的工具。……
月份：2019年7月
Excel不好吗？为什么非要用Python做数据分析
如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。……
人工智能察辨花色，分类任务通俗解释
看到一张图片，我们能够分辨图片上有什么动物，是猫还是狗;听到一首歌曲，我们能够区分是古典音乐还是流行音乐;看到一段视频，我们知道里面的演员是在舞蹈还是在长跑….在生活中，我们经常会判断-一个事物的类型，这样的过程在人工智能领域里被称为分类。……
CNN卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？
许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决机器学习问题。……
初露真容: 人工智能与机器学习
什么是人工智能?
对于人工智能的定义，学界一直有不同的表述。 在这里，我们采用一种被广 泛接受的说法:人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术。……
AdaBoost：一个经典的自适应增强集成算法
AdaBoost（adaptive boosting）中文名叫自适应增强，它是一种能够自动根据前一个基模型对样本预测的误差率来调整样本权重，然后基于调整权重后的样本继续学习新的基模型，如此反复，直到基模型的个数达到设定的个数停止，最后将所有训练的基模型通过组合策略进行集成，得到最终的模型。……
Effective TensorFlow 2.0最佳实践摘要
这篇文章是Effective TensorFlow 2.0的一个摘要，如果嫌原文太长又是英文的话，看看这个就好了，给大家画了个重点。……
随机森林是集成学习中最经典的一个 Bagging 算法了
bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法，这种方法通过构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。……
机器学习算法—随机森林
随机森林是指利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种算法。也就是说随机森林算法是一个包含多个决策树的算法，其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众树来决定的。……
Python Gevent模块
Gevent是python的第三方库，提供了比较完善的对协程的支持。Python中GIL的存在，导致多线程一直不是很好用，相形之下，协程的优势就更加突出了。
Gevent的基本思想是：当遇到IO操作时，会自动写换到其他gevent，再在适当的时间切回来继续执行。这样就减少了IO操作时的等待耗时，从而能够提高硬件资源的利用率。……
