来自小姐姐的入门推荐:7个基本机器学习算法Python实现

岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

有位美女小姐姐,刚刚在GitHub上放出一份福利。

嗯,正经的福利。

她总结了一份基本的机器学习算法,全部以纯Python(版本3.6+)实现。其中包括线性回归等七套算法,具体地址在此:

https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics

这7个算法,及代码实现地址:

  • 线性回归,http://t.cn/REk46x1
  • 逻辑回归,http://t.cn/REk4Kpp
  • 感知器,http://t.cn/REk40Y5
  • K近邻,http://t.cn/REk4H9I
  • k平均聚类,http://t.cn/REk4rqI
  • 只有一个隐层的简单神经网络,http://t.cn/REk4kHb
  • 多类别逻辑回归,http://t.cn/REkbxOe

所有的算法都是从0开始实现,无需其他的机器学习库。

小姐姐也说明了:这套算法笔记是一个入门资料,主要用于对算法和底层结构进行基本了解,而不是提供最有效的实现。

这位好心的小姐姐名叫Anna-Lena Popkes,是一位来自德国波恩的计算机科学专业研究生,也是IAIS研究所的研究助理。

她的主要兴趣是机器学习,关注神经网络。“Machine learning can seem like magic. I love magic!”她在自己的主页上写道。

感谢她~

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2018-03-12

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