GitHub项目: 机器学习100天
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 
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