显示键盘按键 - Keycastr

前言

最近写 VIM 专栏需要显示能够实时显示按键顺序的插件，其中 Keycastr 这个 Github 的开源项目使用的最舒心，安装也是最方便，特意留个档记录下。

安装

1. 很简单，使用 brew 安装即可。

   1	brew cask install keycastr

2. 在安装好了以后，给这个程序权限即可

起因

Mac OS 安装了 Scapy 后，在 YouCompleteMe 中出现如下报错：

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X:ValueError: unknown locale: UTF-8 in Python

解决方案

添加如下代码到配置环境变量文件（zsh 或者 bash）

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export LC_ALL=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

问题描述

YouCompleteMe 只能支持 Python2 的补全，不支持 Python3 库的补全。

前言

有时候我们需要测试一个小功能，懒人如我完全不愿意新建一个 python 文件去测试，但是默认的 python 交互模式下没有代码补全就很恼火，今天就把它解决了。

在之前的SVM章节中我们介绍了其具体的原理和大致推导过程，但是由于SVM只能应用于线性可分的数据，那么如果出现了线性不可分的情况怎么办呢，这就要引入今天的重点核函数。这种思想将在未来的深度学习中也会出现。

原文链接：《Seven Habits of Effective Text Editing》

前言

本文摘自Vim主要作者Bram Moolennar的2000年11月在其个人网站发布的提高文本编辑效率的7个方法，个人认为从工具作者那里学习如何使用工具是最好的学习方式。本篇文章重点介绍了，达到高效使用编辑器的方法。

集成学习

集成学习一句话版本

集成学习的思想是将若干个学习器（分类器&回归器）组合之后产生新的学习器。

在学习这一章节中，老师提到了这个说法，我觉得非常言简意赅就直接引用了过来。集成学习算法的成功在于保证若分类器（错误率略小于0.5，即勉强比瞎猜好一点）的多样性，且集成不稳定的算法也能得到一种比较明显的提升。

注：深度学习其实也可以看作是一种集成学习

知识前置

这个章节的机器学习，其实更像是一种概率论的学习，同时这也是机器学习和数据分析中非常重要的一环。如果学习遇到了困难非常推荐参考张宇考研概率论部分的内容。同时这一章的算法，也是在文本分类中使用的比较多的。

聚类算法上中讲了大名鼎鼎的K-Means算法及其优化变种，在这篇中几种讲述两位两种不同思路的聚类算法。

前言

聚类算法很多，所以和讲回归算法一样，分成了上下，上中主要讲了传统的 K-Means 算法以及其相应的优化算法入 K-Means++，K-Means|| 和 Canopy 等。下中主要讲了另外两种的思路的聚类算法，即层次聚类和密度聚类。