写于第一个竞赛TalkingData后
做完了Kaggle上的第一个竞赛，也是多亏了一直在看别人分享的kernel和discussion，最后一天看到有人放出了代码和数据，才没有被赶出前10%，获得了一个铜牌。之前在GCP上一直自己在做的code在别人释放出来代码后也排不进，不过还是从中学到了很多东西，我想着写个总结来分享一下经验，并且提
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Hexo中needmoreshare2分享微信无法加载的解决方法
最近在用hexo建站时，我的一些朋友给我说了无法打开微信分享的问题。我的第一感觉是不是needmoreshare2的微信分享像disqus一样在国内被墙了，后来经过网上查阅资料发现，应该不是墙的问题，而是原来微信生成二维码的api停用了，要企业注册的话需要交钱，我们只是写个人博客的人没这个必要。
在
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Python内置函数lambda,map,reduce,filter
适当的使用在Python里的4个内置函数lambda, map, reduce, filter可以使程序变得非常简单易读
lambda运算符
函数形式：
1lambda argument_list: expression
用lambda开头，然后加上所有需要在函数中使用的元素，中间用逗号隔开。元素后
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集成学习Ensemble和Boosting算法
在完成Kaggle竞赛（一）预测泰坦尼克号幸存者 数据导入和预处理后，我们已经使用了分类里最基本的算法
决策树
随机森林
我们既然已经由随机森林接触到集成学习Ensemble中的bagging算法，现在我们进一步来看集成学习中另一大类boosting算法。
代码
未完待补充。。
原理
首先给个大
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随机森林Random Forest
代码
在完成Kaggle竞赛（一）预测泰坦尼克号幸存者 数据导入和预处理后，我们首先使用了分类里最基本的算法决策树来完成第一个分类模型，现在来看下一个模型随机森林Random Forest。
12345# 载入准确度检验函数shuffle_validator = cross_validation.S
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决策树Decision Tree
代码
继上篇博客Kaggle竞赛（一）预测泰坦尼克号幸存者 数据导入和预处理。现在正式进入机器学习的算法部分，我想介绍的第一个是决策树Decision Tree。
1234567# Decision Treescore=[]for i in range(1,20): clf_dt = tree
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Kaggle竞赛（一）预测泰坦尼克号幸存者 数据导入和预处理
在注册完Kaggle账号后，我们就可以来试一试Kaggle上最简单的分类问题，利用当年泰坦尼克号乘客的个人信息来预测他们其中的幸存者。
下载数据集
进入Kaggle Titanic页面下载数据集，我们可以看到这里有三个csv文件
train.csv是我们训练用数据，我们将使用这些数据建模
tes
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Hello World
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