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CPU：inter I7-7700
显卡：GTX1060

框架：
Python3.6
Anaconda 3.5.2

.ipynb文件的打开方式
然后cmd中输入：
jupyter notebook

bike是自行车出租的kaggle比赛
python_kaggle是Python机器学习与实践的书和源码
	chapter1 test.py 讲的是肿瘤预测的内容，使用逻辑分类器进行拟合
	chapter2 介绍大量机器学习的模型
	监督学习：
		classification:
			线性分类器
			支持向量机
			朴素贝叶斯
			K近邻
			决策树
			集成模型
		regression:
			线性回归器
			支持向量机
			K近邻
			回归树
			集成模型
	无监督学习：
		数据聚类：k均值算法
		特征降维：PCA
	chapter3 介绍多种提升模型性能的方法，包括数据预处理，控制参数训练，优化模型配置等方法
		特征抽取(feature_extract)
		特征筛选(feature_filter)
		模型拟合(过拟合，欠拟合，L1,L2正则化)
		超参数搜索(网格搜索，并行搜索)
	流行库实践
		NLTK
		Word2Vec
		XGBoost
		Tensorflow
chapter4 讲了参加的三个kaggle的比赛
	分别是tantic，IMDB，MNIST
	其中MNIST书上的例子不能实现，使用线性回归的方法预测，也有90+的精度
	
	
Pandas的操作
https://mp.weixin.qq.com/s/L95slIQ8so5IWpIpy7ZHEQ