专题：决策树

如何写出一篇外人能看懂的操作，让别人了解怎么一步一步用，得到数据，划分数据集，模型3步曲，画出决策树。

决策树参数

Decision Tree是一种非参数的监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，可解决分类和回归问题。它本质是一种图结构，只需要问一系列问题就可以对数据进行分类。

补充：参数模型与非参数模型

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回看sklearn

旨在从0到1，从数据的来源，数据的preprocessing ，模型的选择，模型参数的调参，到模型的保存，调用，模型评估。基础的必须掌握的东西就要死死印在脑海里。本文模拟一个二分类问题，先generate100条二分类数据，预处理数据集后划分训练集测试集，使用感知机进行训练及预测，对模型进行评估并且可视化预测结果。

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专题：numpy pandas

两个基础的科学计算包，但是pandas生态，真是望尘莫及，管中窥豹，略见一斑。于是想测试下自己到底掌握多少用法，知道自己什么地方不行，才能学啊。

numpy

创建numpy数组：普通 np.array()，特殊：zeros、ones 、numpy数组常用属性 ndim、shape、size 。加减乘除运算，索引，合并，分割。

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China Daily代码复用

行文逻辑

先列出5大蓝图里的视图函数，通过和前端的显示，看出哪些之间相似，可以复用，这是从深层角度挖掘项目的功能模块，从而记忆更深刻。

index

先写出视图函数show_index()，news_list()，favicon()，handler_error()。

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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假如我不再敷衍.