最近给本科生当机器学习课程的助教，给他们出的作业题需要看这些图，懒得放本地了，直接放博客里。发现jupyter导出markdown好方便，放到博客里面正好，改都不用改。

最近在使用scikit-learn的决策树的时候发现每次生成的树都不一样。发现决策树里面的有个random_state的参数，但是没想明白为什么会有这么个参数。

假设连续型随机变量服从高斯分布的朴素贝叶斯。发现自己实现的版本比sklearn的精度低了20%左右……研究了一下差在了哪里。

在训练神经网络的时候，normalization是必不可少的，原因是如果不进行normalization，在更新参数的时候会出现zig zag的现象。