Better Thinker

前言谷歌董事长施密特曾说过：虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注，但是这家公司真正的未来在于机器学习，一种让计算机更聪明、更个性化的技术。也许我们生活在人类历史上最关键的时期：从使用大型计算机，到个人电脑，再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么，而是将来会有什么发生。工具和技术的民主化，让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今，

这里我使用pandas来加载数据集，数据集采用kaggle的titanic的数据集，下载train.csv。import pandas as pddf = pd.read_csv('train.csv')df = df.fillna(0) #将缺失值都替换为0df.head()PassengerIdSurvivedPclassName

优化算法通常用来处理问题最优解的求解--这个问题有多个变量共同决定的，举一个例子比如有这样一张 人员关系表，需要绘制一张SOSO华尔兹（一种socialnetwork，http://tag.soso.com/），比如：    绘制方法有很多种，我们希望能够最终展现给用户的绘制是比较好阅读的，比如交叉线比较少，每个人的点排的比较开等等。    我们利用以下一个数据格式来描述最

（一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Ac

1.介绍有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量：estimator的score方法：sklearn中的estimator都具有一个score方法，它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。Scoring参数：使用cross-validation的模型评估工具，依赖于内部的scoring策略。见下。Metric函数：metrics模块实现了一些函数，用来评估预测误差。见下。2.