100天機器學習程式碼
github 上有一個很火的機器學習專案，正好很久沒有看書了，所以準備跟著一起做下。
英文版地址：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code
中文版地址：https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code
相關推薦
100天機器學習程式碼
github 上有一個很火的機器學習專案，正好很久沒有看書了，所以準備跟著一起做下。 英文版地址：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 中文版地址：https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-
機器學習程式碼練習
ex1 （Liner Regression) result 1. ComputeCost（計算損失） function J = computeCost(X, y, theta) m = length(y); % number of training examples J =
【資源】100頁機器學習入門完整版，初學者必備！
【導讀】近日，作者Andriy Burkov放出了他撰寫的《The Hundred-Page Machine Learning Book》的這本書的最新版，只有100頁，目標是任何只要有基礎數學知識的人都能看懂的機器學習書籍。這本書的十一個章節最新版都已經在網站上公開，本書將涵蓋監督學習和非監督學習
100頁機器學習入門完整版，初學者必備！
導讀：近日，Gartner機器學習團隊負責人Andriy Burkov放出了他撰寫的《The Hundred-Page Machine Learning Book》的這本書的最新版，只有100頁，目標是任何只要有基礎數學知識的人都能看懂的機器學習書籍。 這本書的十一個章節最新版
機器學習100天——資料預處理(第一天)
有個叫Avik Jain的老外在github上發起了一個100天學習機器學習的專案，每天花一個小時學習機器學習，學習內容由淺入深。今天是第一天，內容是如何進行資料預處理。該教程的程式語言是Python。 資料預處理分為6步： 第一步：匯入NumPy和Pandas庫。NumPy和Pandas是每次都
機器學習100天---day02 簡單線性迴歸模型
資料集： Hours,Scores 2.5,21 5.1,47 3.2,27 8.5,75 3.5,30 1.5,20 9.2,88 5.5,60
機器學習100天-----第1天
這個專案是最近在GitHub上比較火的一個機器學習入門指南，我看了部分覺得非常好，覺得有必要寫成中文部落格，供自己閒暇翻看 第一步：匯入python的庫 匯入兩個重要的數學計算和資料管理的庫，numpy和pandas numpy是Python的一種開源的數值計算擴充
機器學習100天---day06 NMF非負矩陣分解
NMF，非負矩陣分解。這種方法只能應用於每個特徵都是非負的資料。 基本思想：將大矩陣分解成兩個小矩陣，使兩個小矩陣相乘後能夠儘可能的還原成大矩陣。 公式為：Vn∗m=Wn∗k∗Hk∗m W矩陣：基礎資料
機器學習6/100天-Logistic實踐
Day 6 Logistic實踐 github: 100 Days Of ML Code 匯入庫 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 匯入資料 dataset =
機器學習3/100天-多特徵線形迴歸
Day3：Multiple Linear Regression github: 100-Days-Of-ML-Code 多屬性線形迴歸流程與簡單線形迴歸相同，不同之處在於模型評估部分，可以確定對預測結果影響最大的特徵，以及特徵間相互關係。 y = b0 + b1x1 + b2x2 +
機器學習2/100天-簡單線性迴歸
#Simple Linear Regression github: 100-Days-Of-ML-Code 假設X和Y之間是線性關係，基於自變數(independent variables)X，預測因變數(dependent variable)Y。 目標是尋找最佳的線形關係，尋找線形關係使得
機器學習1/100天-資料預處理
Day1 Data PreProcessing github: 100-Days-Of-ML-Code 1.匯入兩個常用的python庫，numpy, pandas import numpy as np import pandas as pd 2.讀取資料檔案 dat
機器學習8/100天-Logistic迴歸原理與實現
Day 8 Logistic迴歸原理與實現 github: 100DaysOfMLCode 最大似然函式 L =
《機器學習》學習第二天（程式碼學習及其分析）
（一） import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 1.匯入pandas
學習《機器學習100天》第2天 簡單線性迴歸
問題：根據學生的學習時間，預測分數 1.資料預處理 2.用訓練集訓練簡單線性迴歸模型 sklearn.linear_model的LinearRegression fit(X_train, Y_train)方法 3.預測結果 predict(X_test) 4.視覺化
機器學習9、10、12/100天-SVM直觀認識
github: 100DaysOfMLCode What is SVM: SVM是一種監督學習演算法，可用於分類問題和迴歸問題，主要用於分類問題。在該演算法中，將資料的每一個特徵看作是n維空間的一個維度，之後對空間中的點進行分類劃分。 How is the data Classi
三十八、100行python程式碼實現機器學習自動分類
現在朋友圈、公眾號、微博資訊應接不暇，以微信公眾號舉例，看技術極客是怎麼自動篩出自己想看的文章的，100行機器學習程式碼就能自動幫你歸好類，要想找出想看的和不想看的，你再也不用刷朋友圈了 準備工作 1. 準備一張mysql資料庫表，至少包含這些列：id、title(文章標題)、content(文章內
100天搞定機器學習|Day3多元線性迴歸
前情回顧 第二天100天搞定機器學習|Day2簡單線性迴歸分析，我們學習了簡單線性迴歸分析，這個模型非常簡單，很容易理解。實現方
100天搞定機器學習|Day4-6 邏輯迴歸
邏輯迴歸avik-jain介紹的不是特別詳細，下面再嘮叨一遍這個演算法。 1.模型 在分類問題中，比如判斷郵件是否為垃圾郵件，判斷
100天搞定機器學習|Day15 樸素貝葉斯
Day15，開始學習樸素貝葉斯，先了解一下貝爺，以示敬意。 托馬斯·貝葉斯 (Thomas Bayes),英國神學家、數學家、數理統計學家和哲學家，1702年出生於英國倫敦，做過神甫；1742年成為英國皇家學會會員；1763年4月7日逝世。貝葉斯曾是對概率論與統計的早期發展有重大影響的兩位（貝葉斯和布萊斯·帕