GitHub 热门:机器学习 100 天!

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 Datawhale干货 

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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以上是关于GitHub 热门:机器学习 100 天!的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习100天(二十六):026 k近邻分类算法-理论

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机器学习100天(三十一):031 K近邻回归算法

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机器学习100天(二十八):028 K近邻分类算法-Python实现