摘要：
在机器学习领域，有一个很有名气的西瓜--周志华老师的《机器学习》，很多同学选择这本书入门，都曾有被西瓜支配的恐惧。我写文章的时候也特别喜欢用西瓜数据集，以它为例手算+可视化讲解过XGBoost，自认非常通俗易懂。 最近我介绍了决策树的可视化，还有可以快速实现机器学习web应用的神器——streaml 阅读全文
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彻底干掉了Windows的cmd，一个字：爽！ 先说一句：Windows下的 cmd 就是垃圾！ 习惯了Ubuntu和Mac的Terminal，再去用Windows的 cmd 简直难以忍受。 今天就向同学们介绍一下这款Windows神级命令行工具—-Cmder Cmder Cmder是一款windo 阅读全文
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最近在玩streamlit Streamlit 是第一个专门针对机器学习的应用开发框架，是开发自定义机器学习工具最快的方法，它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位。 在Streamlit官方网站，有很多开源的应用，涉及NLP、数据可视化、音频处理、机器学习建模及训练等等 今天向大家介绍2个我 阅读全文
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简介 manim是斯坦福大学数学系小哥Grant Sanderson开源的数学仿真模拟python库，并用于YouTube 频道3Blue1Brown，来解说高等数学。 manim是一个非常优秀的数学动画制作引擎，先来两个GIF感受一下 manim 的魅力： 很多同学应该在 B 站看过3b1b的视频 阅读全文
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pathlib 学习 Python 时，尤其是在进行文件操作和数据处理时，经常会处理路径问题。最常用和常见的是 os.path 模块，它将路径当做字符串进行处理，如果使用不当可能导致难以察觉的错误，而且代码很难跨平台复用。pathlib 就是一个非常棒的Python标准库，超级好用。 pathlib 阅读全文
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问题 如果有一组数据，如何确定他们来自哪个统计分布？ 从数据分析的角度，我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布，Python中有一个可以自动拟合数据分析的库 —— distfit 。这是一个python包，用于通过残差平方和（RSS）和拟合优度检验（GOF）对89个单变量分布进行概率密度拟合， 阅读全文
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全球最大同性交友网站 GitHub 是所有程序员的最爱，但是国内开发者访问Github 很不稳定，克隆开源项目也慢的离谱，常常clone失败。 之前大家或绕道码云（GitLab）或修改host文件，但这样就太麻烦了。今天向大家推荐一个我在用的Chrome插件，速度嗖嗖的，用了很久，非常稳定。 这个插 阅读全文
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人人都知道学习很重要，学习究竟是为了什么呢？根本目的只有一个，学以致用！ 机器学习，大家都学了很多算法，搞了很多模型，但是极少拿来解决实际问题。 毕竟开发一个机器学习应用需要的技术栈不是每个人都能掌握，今天就向同学们介绍一个绝佳解决方法————streamlit 它可以让你用Python用极短的时间 阅读全文
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众所周知 Python 有一个致命的缺点：速度比 C、C ++ 等语言慢很多。PyPy 恰好可以解决这一问题,它能够让 Python 代码运行得比 C 还快。 比如： import time from termcolor import colored start = time.time() numb 阅读全文
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目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！），而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。 可视化的方式理解决策树 阅读全文