前幾天突然聯想到自己放在心上的某個問題，之前好像在某篇 Blog 裡看到過方法論可以用來找出解決的辦法。於是回頭翻找被存在書籤裡的統計文章，才發現原文作者把自己的部落格設定成「有權限者才能瀏覽」，微微驚怍。
現在想想之前有個能把網站內容全都儲存到 Evernote 文章的插件，還真的是有其用途，這年頭追求永恆大概是件太荒謬的事了。
參與 Kaggle NYC Taxi Trip Duration 的過程中，由於我們團隊中已經有一個 Data Scientist (Alvin Lin)了，很多 Coding 跟觀念的東西其實都是他帶著我們前進的，用此篇來記錄一下從他的 ipython 檔案裡偷學到的實用方法。
出處: https://blog.csdn.net/lawme/article/details/51034543
上一周探討了各種不同面向的機器學習後，今天要探討的是Learning做不到的事情:
這周主要簡單介紹了一下有哪些機器學習的input/output、學習方式、餵資料的方式，大致上有以下四種分類:
Learning to Answer Yes/No (機器怎麼解決是非題?)
Introduction of machine learning
採用 Coursera 林軒田大大的機器學習課程
