GitHub 热门:机器学习 100 天!

该项目提供了一个为期100天的机器学习学习计划,涵盖有监督学习、无监督学习等核心算法,如线性回归、逻辑回归、K-NN、SVM、决策树和聚类等。适合初学者通过实践和理论结合的方式逐步提升技能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

来源 | Datawhale

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

5b13125002cb8aa971d565480447f2aa.png

59ce1aea57a774b39e2679ae5363c39f.png

a9b896515204735dc738ae8dea233f9a.png

2ebe835f4ad5b99cee19e8083593b96f.png

2a268fda86b8c2b982579cb86ef2d6a5.png

27801a86fee322599394099119df1038.png

dcbb539a8a0b55212ec31140c0fff93b.png

d25f37265e74acdeada797055bfcd4c7.png

4e99cd48cf37a8898d0aaa4112b8d439.png

555f6321a5af61bc66aa9691b6f2c1b1.png

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值