AWS-Decision Tree Lecture 1
通过6讲详细学习决策树模型
课程介绍
Tree based methods
Ensembling techniques
Resource
决策树模型A decision tree is a series of yes/no questions about your input that you a
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用Python做股票进场分析
用Python买卖股票上班无聊的时候研究了下公司的401k，然后通过简单的分析各个选项的correlation，找到负相关最大的bond和大盘股进行交易。
简单来说，就是看跌的时候提高bond的持有率，看涨的时候提高stock的持有率，这样暂时到达了16%左右的收益率。
这篇文章主要是总结一下我平时
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用Github和Hexo写Blog
Github
首先你要申请一个github账号
然后新建一个public key
把key上传到Github账户
Hexo
安装npm，git
下载hexo
设置git 用户email
下载next主题
创建文章 (hexo new [post])
上传到github (hexo d -g)
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2020小目标
2020小目标
天灾人祸的2020也已经过了一大半了，自己身体健康也没丢饭碗，但是随着31岁生日的到来，觉得自己的生活缺少憧憬以及动力，仿佛能看到自己40岁的样子，这是有点可怕的。 说实话我还挺怀念25岁那年一个人在纽约拼搏奋斗的自己，30还不晚，是时候给自己制定一点目标让自己的30+重新启航。
健
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机器学习 Week7 - Coursera Machine Learning
支持向量机 （Support Vector Machine）SVM 是非常强大且流行的算法。 在一些情况下， 能面向一些复杂的非线性问题提供更加简洁的解决方案
Large Margin Classification优化目标 (Optimization Objective)在logistic regr
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机器学习 Week6 - Coursera Machine Learning
机器学习应用建议评估学习算法决定下一步做什么当我们遇到预测错误的情况时，我们可以：
增加训练样本（代价较大）
减少特征数量
增加新的特征
尝试用多项式特征
增加或减少lamda
评估假设（Evaluating a Hypothesis)通常把数据分成两类(随机洗牌)：
Training set
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机器学习 Week4 - Coursera Machine Learning
神经网络（Neural Network）动机（Motivation）非线形假设（Non-linear Hypothesis）如果有非常多的特征来构建多项式方程，即使两两组合的特征就会非常大， 不便于计算
例子： 通过图片像素判断汽车。 即使是50*50 像素的图片， 如果加入两两组合的特征， 就会多
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机器学习 Week3 - Coursera Machine Learning
逻辑回归 0/1 分类问题分类分类问题并不是一个简单的线性问题。
分类问题建模人们定义了逻辑回归来完成 0/1 分类问题，逻辑一词也代表了是（1）和非（0）。
逻辑回归目的：把预测函数限制在一个范围 $0 \leq h_\theta (x) \leq 1$
逻辑回归的假设： $h_\theta
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机器学习 Week2 - Coursera Machine Learning
多元线性回归多元特征公式： $$h_\theta (x) = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2 x_2 + \theta_3 x_3 + \cdots + \theta_n x_n $$
向量化： 我们可以看成矩阵相乘：
多元特征的梯度下降和week1二元类似，也
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