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另外,还有一份图文并茂的机器学习笔记送给你:520页《图解机器学习》,以浅显易懂的方式去讲解它,降低大家的学习门槛。我为此花费了数月时间,经常做到深夜,把自己的学习笔记整理成了这份教程。既适合非专业人士了解有关机器学习的基础概念,又适合有专业背景的学生进一步学习。
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从结构来看,全部教程包含两部分:
Part 1 介绍了基本概念,包括:
机器学习的流程
数据处理
建模
评估指标(如 MSE、ROC 曲线)
模型部署
过度拟合
正则化等
在 Part2,作者介绍了 常用的算法,包括:
线性回归
逻辑回归
神经网络
SVM
Knn
K-Means
决策树
随机森林
AdaBoost
朴素贝叶斯
梯度下降
主成分分析
本文分享自微信公众号 - Python之禅(VTtalk)。
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来源:oschina
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