前置机器学习（五）：30分钟掌握常用Matplotlib用法
Matplotlib 是建立在NumPy基础之上的Python绘图库，是在机器学习中用于数据可视化的工具。
我们在前面的文章讲过NumPy的用法，这里我们就不展开讨论NumPy的相关知识了。
Matplotlib具有很强的工具属性，也就是说它只是为我所用的，我们不必花太多的精力去精进它。我们只需要知道它可以做那些事，可以绘制哪些图形，有一个印象就足够了。我们在实际使用中用什么拿什么，我们用到了自然就熟练了，用不到的功能也就说明它对你没什么用。
这就是按需学习(Learn on Demand) 。这点我在《如何成为十倍速程序员》里提到过类似的理念。
一、Matplotlib常见用法
1. 绘制简单图像
我们以机器学习中最常见的激活函数sigmoid举例，我们来绘制它。
imp...
防卒指南：996+健身≈猝死
刚刚看了条新闻，像聊家常似的说两句。希望程序员的心脏能永远“跳动”，指尖的“字节”能永远流淌。
聊聊猝死。
我试着在中文语境下找一些资料来佐证我标题的观点，“运动能锻炼身体的原理”。可惜只能搜到各种健身指南、健身技巧。显然，健身市场很红火， 这些关键字都被买断了。我只能做一些不那么严谨的论证。
在我看来，锻炼是对身体的适当惩罚以达到身体机能补偿的过程。
人类在自然界中生存，物竞天择，我们的身体已经做出了选择。当你总是在奔跑，就奖励你腿部发达的肌肉。当你总是在举重，就奖励你手臂发达的肌肉。但这里有一个借和还的过程。你消耗一定的身体机能再通过自身的调节收获更强大的机能的过程。有借有还，连本带利。
这很公平。但如果你借不出了呢？我是说，你的身体无法承受一次惩罚来获得更大的收益。你的...
机器学习速查表(cheatsheet)资源汇总分享
本文收集整理了机器学习相关速查表(Machine Learning Cheatsheet)，包含机器学习、Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、线性代数、微积分、统计学、概率论等相关速查表。我已经建立了开源项目MachineLearningCheatsheets，我将持续更新机器学习相关的各种cheatsheet，欢迎star。
机器学习
神经网络架构
神经网络结构速查表，包括感知机、前馈神经网络、径向基函数网络、循环神经网络等。
Azure 机器学习算法
Microsoft Azure机器学习拥有来自分类，推荐系统，群集，异常检测，回归和文本分析系列的大型算法库。每个都旨在解决不同类型的机器学习问题。
每种机器学习算法都有自己的风格或归纳偏差。...
前置机器学习（四）：一文掌握Pandas用法
Pandas提供快速，灵活和富于表现力的数据结构，是强大的数据分析Python库。
本文收录于机器学习前置教程系列。
一、Series和DataFrame
Pandas建立在NumPy之上，更多NumPy相关的知识点可以参考我之前写的文章前置机器学习（三）：30分钟掌握常用NumPy用法。
Pandas特别适合处理表格数据，如SQL表格、EXCEL表格。有序或无序的时间序列。具有行和列标签的任意矩阵数据。
打开Jupyter Notebook，导入numpy和pandas开始我们的教程：
import numpy as np
import pandas as pd
1. pandas.Series
Series是带有索引的一维ndarray数组。索引值可不唯一，但必须是...
前置机器学习（三）：30分钟掌握常用NumPy用法
NumPy支持大量的维度数组与矩阵运算，是针对数组运算的Python库。
本文收录于机器学习前置教程系列。
一、Python基础
我们首先巩固一下Python的基础知识。Python有6种标准数据类型：Number（数字）,String（字符串）,List（列表）,Tuple（元组）,Set（集合）,Dictionary（字典）。
其中：
不可变数据：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）。
可变数据：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。
1. List[列表]
列表由方括号 [ ] 包裹，每个位置的数值可变。
list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
根据位置取值，如取第2个位置的值：
list[1]
...
戒烟、写作、赚美金：我的2020年终总结
我在外企工作。
从疫情开始的远程办公，到后来A\B周（一周远程，一周办公室）,再到后来的每周远程一天，算上疫情的延长假，我可能在办公室办公100多天。 然后我的作息就不规律了，总见不到人，也有点抑郁。
没有约束的自由，不是真正的自由。
我想到了罗翔老师的这句话，特别准确。如果你没有超强的自制力，时间自由并不能提高你的效率，你会养成很多不好的习惯。所以今年除了上班的本职工作以外我并没有特别的收获。
一、与尼泊尔GDG举办TFUG活动
TFUG是谷歌赞助的公益组织，它的全称是TensorFlow User Group。我本人有幸担任TFUG大连的组织者。受疫情影响，所有线下活动都不能举办，我们采取了线上的方式举办人工智能的分享活动。因为没有了地理限制，我们邀请到了尼泊尔的GD...
前置机器学习（二）：30分钟掌握常用Jupyter Notebook用法
相较于Pycharm执行py文件来说，Jupyter Notebook可保存执行过程，添加图表、注释等富文本说明的功能，使其对机器学习的开发者格外友好。
本文包含机器学习环境安装，Jupyter Notebook常见用法：常见使用、命令、快捷键等。进阶用法：LaTeX数学公式、魔法命令等。
本文收录于机器学习前置教程系列。
一、机器学习环境安装
网上安装机器学习环境的资料非常多，我没有必要过分详细介绍。此处推荐我个人的安装方式Miniconda+清华镜像，因为使用国内镜像所以非常快。
1. Miniconda
Miniconda 是Anaconda的最小安装版。只包含conda和Python以及它们依赖的少量软件包，包括pip, zlib等。
Miniconda下载地址：h...
前置机器学习（一）：数学符号及希腊字母
本文收录于机器学习前置教程系列。
本文列出了常用的机器学习数学符号（Mathematical notations），包含代数、微积分、线性代数、概率论、集合论、统计学以及希腊字母。
代数
符号
名称
描述
例子
(f∘g)
复合函数
嵌套函数
(f∘g)(x)=f(g(x))
∆
德耳塔
变化/区别
∆x=x_1-x_0
e
欧拉数
e=2.718281828
$ s= \frac{1}{1+e^{-z...
57 post articles, 8 pages.