【推荐】机器学习100天代码实践中文版

【导读】本文为大家带来了机器学习100天中文版，文章由GitHub用户MLEveryday整理翻译完成，希望大家喜欢。

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

本文中介绍了很多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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