本文為大家帶來了機器學習100天中文版，文章由GitHub用戶MLEveryday整理翻譯完成，希望大家喜歡。
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
本文中介紹了很多常見的機器學習算法，包含了基礎介紹、資源內容、代碼細節等內容，幫助初學者在100天內逐步探索機器學習的實踐細節，可以說對於0基礎用戶非常的友好，如果你沒有什麼算法經驗，那麼建議你跟隨文章的學習進度，閱讀各種基礎資料，並逐步實踐各個代碼片段，相信對自己的技術提升是非常有幫助的。
目錄：
- 有監督學習
- 數據預處理
- 簡單線性迴歸
- 多元線性迴歸
- 邏輯迴歸
- k近鄰法(k-NN)
- 支持向量機(SVM)
- 決策樹
- 隨機森林
- 無監督學習
- K-均值聚類
- 層次聚類
內容預覽
分享到:
閱讀更多 AI先鋒號 的文章
