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Github热门项目:100-Days-Of-ML-Code
中文版地址:
https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code
英文版地址:
https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
项目中介绍了常见的机器学习算法,包含了基础介绍、资源内容、代码细节等内容,帮助初学者在100天内逐步探索机器学习的实践细节,可以说对于0基础用户非常的友好,如果你没有什么算法经验,那么建议你跟随文章的学习进度,阅读各种基础资料,并逐步实践各个代码片段,相信对自己的技术提升是非常有帮助的。
目录:
有监督学习
数据预处理
简单线性回归
多元线性回归
逻辑回归
k近邻法(k-NN)
支持向量机(SVM)
决策树
随机森林
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
内容预览










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整理不易,点赞三连↓
此项目旨在通过100天的学习周期帮助初学者逐步掌握机器学习的基础知识及实践技巧。内容涵盖有监督学习、无监督学习两大类,包括线性回归、逻辑回归、决策树等常见算法。适合0基础用户按部就班地学习。
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