专栏首页大数据文摘Github标星1k+,懂点Python就能读懂的机器学习全流程笔记

Github标星1k+,懂点Python就能读懂的机器学习全流程笔记

大数据文摘出品

作者:蒋宝尚

学完Python基础,研究机器学习,听说只需要调用scikit-learn库就可以了?

图样图森破!如果不了解机器学习算法的原理,调整模型参数的时候就会一脸的懵。

下面文摘菌就给大家介绍一个机器学习教程,此教程已经冲到了GitHub热榜第三的位置,内容既包含理论知识,又包含代码实现。

具体来说有四个方面的介绍,包括机器学习的定义、机器学习的起源,以及进化反向、机器学习的分类和类别、最常用的机器学习算法,如何实现。

在机器学习的基础方面,从线性回归入手,然后介绍、过拟合/欠拟合、正则、交叉验证等必备知识点。

线性回归:如何使用,损失函数如何设计、求参数使用最小二乘还是梯度下降?

过拟合的表现以及原因,欠拟合的表现以及原因。

了解完机器学习基础,进入机器学习的两大分类,即监督学习和无监督学习。这一块主要介绍算法,监督学习涉及的内容包括:决策树,KNN算法、朴素贝叶斯、逻辑回归以及支持向量机。无监督学习有两个算法:聚类和主成分分析。

经典算法研究完了,深度学习当然也不能放过,如果你刚接触机器学习,只要了解经典神经网络,卷积神经网络,自动编码,循环神经网络就可以了。

卷积神经网络必知必会

代码示例

从内容介绍来看,新手入门机器学习,掌握这个GitHub项目就可以了。最后再次给出地址:

https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course

本文分享自微信公众号 - 大数据文摘(BigDataDigest),作者:文摘菌

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-05-13

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