github项目—机器学习100天教程

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今天为大家推荐github高star开源项目，该项目为100天机器学习教程，项目中包含完整代码和数据。

项目主要内容：

数据预处理 | 第1天

简单线性回归 | 第2天

多元线性回归 | 第3天

逻辑回归 | 第4天

逻辑回归 | 第5天

逻辑回归 | 第6天

K近邻法(k-NN) | 第7天

逻辑回归背后的数学 | 第8天

支持向量机(SVM) | 第9天

支持向量机和K近邻法 | 第10天

K近邻法(k-NN) | 第11天

支持向量机(SVM) | 第12天

支持向量机(SVM) | 第13天

支持向量机(SVM)的实现 | 第14天

朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)和黑盒机器学习(Black Box Machine Learning) | 第15天

通过内核技巧实现支持向量机 | 第16天

深度学习的专业课程 | 第17天

网页搜罗 | 第21天

学习还可行吗? | 第22天

统计学习理论的介绍 | 第24天

决策树 | 第25天

跳到复习线性代数 | 第29天

微积分的本质 | 第32天

随机森林 | 第34天

什么是神经网络？ | 第 35天

梯度下降法，神经网络如何学习 | 第36天

反向传播法究竟做什么？ | 第37天

反向传播法演算 | 第38天

深度学习基础Python，TensorFlow和Keras | 第42天

K-均值聚类 | 第44天

深入研究 | NUMPY | 第47天

深入研究 | PANDAS | 第50天

深入研究 | MATPLOTLIB | 第53天

层次聚类 | 第54天

github地址

https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code