用Python实现流行机器学习算法_根据网络新闻的属性预测网络新闻的流行度 python

文末有福利领取哦~

👉一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

👉二、Python必备开发工具

👉三、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉 四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（文末领读者福利）

👉五、Python练习题

检查学习结果。

👉六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

👉因篇幅有限，仅展示部分资料，这份完整版的Python全套学习资料已经上传

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

监督学习

在监督学习中，我们将一组训练数据作为输入，并将每组训练集的标签或“正确答案”作为输出。 然后我们正在训练我们的模型（机器学习算法参数）以正确地将输入映射到输出（以进行正确的预测）。 最终目的是找到这样的模型参数，即使对于新的输入示例，也能成功地得到正确的输入 - 输出映射（预测）。

回归

在回归问题中，我们进行实际的价值预测。 基本上我们尝试沿着训练样例绘制线/平面/n维平面。

用法示例：股票价格预测，销售分析，任意数字的依赖性等。

线性回归

数学| 线性回归 - 理论和进一步阅读的链接

代码| 线性回归 - 实现示例

演示| 单变量线性回归 - 按经济GDP预测国家幸福得分

演示| 多元线性回归 - 按经济GDP和自由指数预测国家幸福得分

演示| 非线性回归 - 使用具有多项式和正弦特征的线性回归来预测非线性依赖性。

分类

在分类问题中，我们通过某些特征分割输入示例。

用法示例：垃圾邮件过滤器，语言检测，查找类似文档，手写字母识别等。

逻辑回归

数学| 逻辑回归 - 理论和进一步阅读的链接

代码| 逻辑回归 - 实现示例

演示| 逻辑回归（线性边界） - 基于petal_length和petal_width预测虹膜花类

演示| 逻辑回归（非线性边界） - 基于param_1和param_2预测微芯片有效性

演示| 多元逻辑回归| 手写测试数据 - 识别28x28像素图像的手写数字。

演示| 多元逻辑回归| 时尚测试数据 - 识别28x28像素图像的衣服类型。

无监督学习

无监督学习是机器学习的一个分支，它从未经标记，分类或归类的测试数据中学习。 无监督学习不是响应反馈，而是根据每个新数据中是否存在这种共性来识别数据中的共性并做出反应

聚类

在聚类问题中，我们将以未知特征来分割训练样例。 算法本身决定了用于分割的特征。

用法示例：市场细分，社交网络分析，组织计算集群，天文数据分析，图像压缩等。

K-means算法

数学| K-means算法 - 理论和进一步读数的链接

代码| K-means算法 - 实现示例

演示| K-means算法 - 根据petal_length和petal_width将虹膜花分成簇

异常检测

异常检测（也称孤立点检测）是通过与大多数数据显著不同而引起怀疑的极少类别，事件或观测的识别。

用法示例：入侵检测，欺诈检测，系统健康监控，从数据集中删除异常数据等。

利用高斯分布进行异常检测

数学| 使用高斯分布的异常检测 - 理论和进一步读数的链接

代码| 使用高斯分布的异常检测 - 实现示例

演示| 异常检测 - 查找服务器操作参数（如延迟和阈值）中的异常

神经网络（NN）

神经网络本身不是算法，而是许多不同机器学习算法的框架，它们协同工作并处理复杂的数据输入。

用法示例：一般作为所有其他算法的替代，图像识别，语音识别，图像处理（应用特定样式），语言翻译等。

多层感知器（MLP）

数学| 多层感知器 - 理论和进一步阅读的链接

代码| 多层感知器 - 实现示例

最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

👉Python所有方向的学习路线👈

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👉Python必备开发工具👈

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

👉Python全套学习视频👈

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

👉实战案例👈

学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

👉大厂面试真题👈

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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