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本篇笔记收集整理了一些sklearn常用方法（不包含算法的调用，算法调用详见上一篇）的调用、参数详解和调用案例，仅供学习记录和快速查询，还在持续更新中。

Sklearn

机器学习

速查

Sklearn速查

这是一篇算法调用集合整理，搜集了一些常用的机器学习算法的调用方式、参数详解、调参方法和实例。仅供学习记录和快速查询，还在持续更新中。

模型调用

调参

机器学习常用算法调用集合

摄影

相机

尼康

人生第一台微单——尼康Z30

最开始我感觉想要的功能它全都有了。现在我使用它的场景基本上就是用来改善一下网页的显示界面，其他看似丰富的功能其实并没有被做的很完善很好用，仅此而已。

简悦

阅读插件

吐槽

简悦——从惊艳到平淡

随着ChatGPT等人工智能技术的迅猛发展，它们在人类社会中的应用越来越广泛。然而，与之相关的伦理、隐私和偏见等问题也不可忽视。

ChatGPT

伦理

AI写作

ChatGPT将如何影响人类社会

本文会先推荐一些阅读网站，然后针对收费的阅读网站如何破解，最后还会推荐一些沉浸阅读的插件，帮助你搭建一条属于自己的英语阅读流水线。

英语

阅读

工具

英语阅读流水线

今天与另一个团队的同事的接触和沟通，我成功被对方激怒并且很上头，脏话到嘴边了生生被咽回去了，我知道这样很不好，但确实很难控制自己的情绪。午休结束之后我看到了这篇文章，当时的感觉真的是醍醐灌顶。倩倩真的对我帮助很多……

成长

社交

心理学

【转载-节选】我是怎样从“社恐患者”，到享受与人打交道的

这是来自一个 B 站 up 主和一位哈佛中文老师的一次对话，对话中 Amber 作为教师的专业、以及她成熟的思想和完整的人格都给我留下了深刻的印象。

对话

教育

【转载-视频】他塔拉和Amber的对话

相比 Word 的内容，Excel 的内容看起来就清晰很多，一个 Excel 文件可以被实例化成一个 Workbook 对象，一个 Workbook 对象中可以包含多个 sheet 对象，每个 sheet 对象中又有行（row），列（column），单元格（cell）对象。

办公

自动化

python

Excel

Python办公自动化之 - Excel

最近由于工作需要，用 PPT整理了一下常用的两个评分类的算法：熵权法，层次分析法。对某事件进行多因素综合评价的过程，实质上就是科学研究与决策的过程。

评分

熵权法

层次分析法

评分算法

评价模型之熵权法与AHP

最近经常会写大量同质化类型的模型文档，于是就产生了用python脚本来提升效率的想法，并且趁此机会，记录一下实践过程和 python 工具库的使用方法

python-docx

Word

Python办公自动化之 - Word

很早就听说词根词缀记单词效率很高, 而我又是一个无数次想学好英语的学渣, 所以今天慕名而来,准备搞一搞这个大名鼎鼎的词根词缀记忆法.

词根词缀

记单词

常见词根词缀(持续更新中)

之前零散的学过一些爬虫，并且最近自己用的也比较频繁，借此机会整理一篇大体的爬虫框架笔记。一个基本的爬虫通常分为网页下载、网页解析和数据存储三个部分的内容。

爬虫

蜘蛛

Selenium

Scrapy

Python爬虫初阶

我的戒烟契机说来也很奇怪，很像是一次突发奇想的冲动。依稀记得是那天刚好烟抽完了，就想着要不趁机尝试一下戒个烟，结果尝试一直尝到现在并且还来分享什么戒烟历程 

戒烟

随便一说

我的戒烟历程

不知道大家有没有这样的感觉，就是当自己开心的时候，好像干啥都很顺利，做事阻碍也比较少；当自己情绪低落的时候，就会冒出来更多的事来添堵。

幸福感

【转载】如何让自己越来越开心~

Alfred可以称得上是Mac软件中的神器也不为过，而我今天介绍的一些常用功能也只是Alfred的冰山一角，但已经能够在很大程度上提升我的工作、学习效率了。

Alfred

Mac软件

效率提升

Mac Alfred使用心得

刚开始接触Notion的时候，看什么都是新鲜的。这不，在建立阅读书架的时候就想整一个和别人不一样的进度条(闲的蛋疼)，然后就有了今天这个【滑稽脸进度条】

进度条

notion

Notion自制滑稽脸进度条

GitHub是一个在线软件源代码托管服务平台，使用Git作为版本控制软件；本文主要介绍Vscode+GitHub的工作模式和如何使用GitHub Desktop解决代码冲突。

GitHub

GitHub Desktop

Vscode

代码冲突

GitHub Part1

You can use this extension to quickly bookmark articles, but also for saving other kind of data like emails, jobs, cooking recipes, books, movies…

Notion

插件

豆瓣读书

豆瓣电影

Save to Notion插件详解

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法，指数平滑法分为：单指数平滑法、二指数平滑法（趋势法）、三指数平滑法；三指数平滑法又称Holt-Winters。

Holt-Winters

预测模型

指数平滑

指数平滑 | Holt-Winters

pandas 是基于NumPy的一种工具，pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

pandas

Pandas速查

使用Excel中的WORKDAYS(起始日期, 天数,[节假日]) 或 WORKDAYS.INTL(起始日期, 天数,[周末类型],[节假日])公式搞定节假日调休日的项目排期。

项目排期

Excel项目排期(含调休)

人并不是住在客观世界，而是住在自己营造的主观世界里。我们主观世界是什么样，我们所看到的世界就是什么样；只有自身发生改变看到的世界才会随之改变。

岸见一郎

古贺史健

《被讨厌的勇气》

ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列，从而实现对未来值的预测。

ARIMA

时序模型

ARIMA及其衍生模型

英语所有的动词单字中可以分成四类，为系动词、助动词、实义动词和情态动词，大部分的动词具有三态(现在式、过去式和过去分词)。

十大词类

英语十大词类——动词

连词是一种虚词， 它不能独立担任句子成分而只起连接词与词，短语与短语以及句与句的作用。连词主要可分为4类：并列连词、转折连词
、选择连词和因果连词。

英语十大词类——连词

感叹词是用来表示说话时表达的喜怒哀乐等情感的词。它不构成后面句子的一个语法成分，却在意义上与它有关连，后面的句子一般说明这种情绪的性质、原因。

英语十大词类——叹词

这本书处处透露出沟通与理解的意味，它跨越时代限制，帮助我们学习爱，也学习独立；它教诲我们成为更称职的、更有理解心的父母。它告诉我们怎样找到真正的自我。

斯科特派克

《少有人走的路》

英语中介系词最常用的作用就是关联，它把名词（或相当于名词的成分）与其他词联系起来，以表示前后词语之间的关系。在句中不能单独作句子成分。

英语十大词类——介词

副词是指在句子中表示行为或状态特征的词，用以修饰动词、形容词、其他副词或全句，表示时间、地点、程度、方式等概念。

英语十大词类——副词

数词是指表示数目多少或顺序多少的词。数词分为两大类，即基数词和序数词。基数词表示数目，序数词表示顺序，序数词前一般要加the。

英语十大词类——数词

XGBoost 是大规模并行 boosting tree 的工具，它是目前最快最好的开源 boosting tree 工具包。

树模型

XGBoost

极致梯度提升树 | eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)

OPTICS 聚类算法是基于密度的聚类算法，全称是 Ordering points to identify the clustering structure。OPTICS 也是为了优化 DBSCAN 而出现的。

聚类

optics

OPTICS聚类

形容词是说明人或事物的属性、状态或特征的词，在句子中主要作名词的装饰语。形容词通常置于其修饰的名词之前，并且多数形容词具有比较等级。

英语十大词类——形容词

代词是指代名词或一句话的一种词类。大多数代词具有名词和形容词的功能。英语中的代词，按其意义、特征及在句中的作用分为：人称代词、物主代词、指示代词等。

英语十大词类——代词

冠词是一种虚词，在句子中一般不重读，本身不能独立使用，只能与名词放在一起帮助说明名词所指的人或事物。英语中冠词包括不定冠词、定冠词和零冠词（即不用冠词）。

英语十大词类——冠词

名词表示人、事、物、地点或抽象概念的统一名称。它分为专有名词和普通名词。在英语中，名词的格有3种：主格、宾格、所有格。

英语十大词类——名词

语法学习的重点是英语的词类和语句。在英语中有十大词类，而英语的语句是由不同的句子成分构成的，这些句子成分又可以由不同的词类充当。

语法

英语语法概述

GBDT 由三个概念组成：Gradient Boosting（GB）、Regression Decision Tree（DT）和 Shrinkage

GBDT

boosting

梯度提升树 | Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)

AdaBoost是Boosting算法中比较有代表性的一个，主要原理是通过不断调整样本和弱学习器的权重来输出最终结果。

Adaboost

自适应增强 | Adaptive Boosting (Adaboost)

RF 算法由很多决策树组成，每一棵决策树之间没有关联。建立完森林后，当有新样本进入时，每棵决策树都会分别进行判断，然后基于投票法给出分类结果。

随机森林 | Random Forest (RF)

决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。

决策树

C4.5

CART

决策树 | Decision Tree

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

集成学习

bagging

集成学习 ｜Ensemble Learning

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。

分类算法

贝叶斯

朴素贝叶斯

Bayesian

朴素贝叶斯 | Naive Bayesian Model

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。

K近邻

K近邻 | K-Nearest Neighbors

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。

支持向量机

支持向量机 | Support Vector Machine

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）

逻辑回归

logistic

逻辑回归 | Logistic Regression

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?"

线性回归

回归算法

线性回归 | Linear Regression

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。

损失函数

正则化

优化函数

向量矩阵

机器学习基础知识

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.

Git基础学习

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。

虚拟环境

python基础

Python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）。