Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn&TensorFlow

本文介绍了机器学习资源和数据集来源,包括UCI、Kaggle和AWS等,并概述了监督学习、无监督学习的关键算法,如k-NN、线性回归、逻辑回归、SVM、PCA、t-SNE等。同时,讲解了机器学习流程,从数据获取到模型训练,再到性能评估,最后提到了Scikit-Learn的线性模型和逻辑回归实例。

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

Learn python program language websit:

http://learnpython.org

 

Data resource and Code examples download websit:

https://github.com/ageron/handson-ml

 

Where you can find large datasets open to the public:

UC Irvine Machine Learning Repository:

http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

Kaggle datasets:

https://www.kaggle.com/datasets

Amazon’s AWS datasets:

https://registry.opendata.aws/                                                

Meta portals:

http://dataportals.org/

http://opendatamonitor.eu/

http://quandl.com/

 

Other pages listing many popular open data repositories:

Wikipedia’s list of Machine Learning datasets:

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