【导语】：本文推荐的 GitHub 项目用 Python 实现流行的机器学习算法，还包括算法实现背后的解析。每个算法都有交互式 Jupyter Notebook 演示，你可以使用它来训练数据和算法配置，并实时在浏览器中查看结果、图表和预测。

简介

Homemade Machine Learning 这个项目的目标，并不是通过使用第三方库一行实现机器学习算法，而是从零开始实现，并且能更好地理解每个算法背后的数学原理。这就是为什么所有的算法实现都被叫做“homemade”，并且这些算法并不打算用于实际生产中。

（前哨君提示：由于微信不支持外链，下文中的? 数学、⚙️ 代码和 ▶️ 演示，需要在项目主页跳转查看。）

本项目地址：

https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning

监督式学习

在监督式学习中，我们将一组训练数据作为输入，每个训练组中，一组标签或者“正确答案”作为输出。然后，我们训练我们的模型（机器学习算法参数）将输入映射到正确的输出中（正确的预测）。最终的目标是找到一个模型参数，这个模型参数能够做到，即使是一个新的输入例，也能保持持续正确的输入->输出映射（预测）。

回归

在回归问题中，我们做实值预测。最基本的，我们尝试沿着训练给出的例子，画一个线/平面/n维平面。

使用示例：股票价格预测，销售分析，任何数字依赖等。

线性回归

? 数学 | 线性回归 - 理论和延申阅读的链接
⚙️ 代码 | 线性回归- 实现示例
▶️ 演示 | 单变量线性回归 - 通过经济GDP预测国家幸福指数
▶️ 演示| 多元线性回归 - 通过经济GDP和自由度指数来预测国家幸福指数
▶️ 演示| 非线性回归 - 通过带有多项式和正弦特征的线性回归来预测非线性依赖

非监督式学习

非监督式学习是机器学习的一个分支，学习使用的测试数据没有被标记，分类或归纳。非监督式学习没有反馈，而是学习识别数据中的共性，之后的具体反应基于每个数据段中存在或不存在的共性。

聚类

在聚类问题中，我们通过未知的特点过滤训练示例。算法本身决定什么样的特性用于过滤。

使用举例：市场分割，社会网络分析，组织计算集群，天文数据处理，图像压缩等。

? K-means 算法
? 数学 | K-means 算法 - 理论和拓展阅读的链接
⚙️ 代码 | K-means 算法 - 实现示例
▶️ 演示| K-means 算法- 基于花瓣长度和宽度预测鸢尾花

异常探测

异常探测（也叫离群探测）是稀有物品、事件或者观察的鉴别，主要通过比对与主数据的显著不同来提高怀疑特性。

使用示例：入侵检测，欺诈检测，系统健康监控，还有从数据集中删除异常数据等。

? 使用高斯分布进行异常探测
? 数学 | 使用高斯分布进行异常探测 - 理论和拓展阅读的链接
⚙️ 代码| 使用高斯分布进行异常探测- 实现用例
▶️ 演示 | 异常探测 - 找到服务器操作中的异常，比如潜伏期，临界值

神经网络

神经网络不是一个算法，而是一个机器学习的算法框架，主要用来处理复杂的数据输入。

使用示例：通常是所有其他算法的替代品，例如图像识别，声音识别，图像处理（分析具体特征），语言翻译等。

多层认知 (MLP)

机器学习图谱

学习前提

安装python
安装依赖。运行下面的命令，可以安装本项目需要的所有依赖：

pip install -r requirements.txt

本地启动Jupyter或者远程启动Jupyter

数据集

本项目使用的数据集可以在如下链接中找到：

https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning/tree/master/data

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