所谓集成学习，顾名思义，就是集成多个基学习器的结果，采用一定的融合机制得到一个更为精准和稳定的结果。常见的集成学习有Bagging、Boosting、Stacking

朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。

K近邻算法 ，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。

SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。

逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也能处理多分类问题）

回归是一种解题方法，或者说"学习"方法，也是机器学习中比较重要的概念。第一次见到这个词的朋友可能会问"回归?……回哪儿去?"

机器学习是一门多学科交叉专业，本文主要是将学习机器学习的过程中可能会用到的一些基础知识进行整理，包括损失函数、正则项、矩阵和其他一些数学知识。

Git is a free and open source distributed version control system designed to handle everything from small to very large projects with speed and efficiency.

虚拟环境的作用就是将不同项目所需的环境进行隔离，互不影响。虚拟环境的管理有很多方法，最常用的是使用condo来管理虚拟环境。

在python中，由于大部分编译器中都默认设置了GIL机制，GIL锁的的存在就是为了防止多线程并发执行机器码的互斥锁(mutex)（为了确保线程运行安全）。