1、机器学习实战-系列教程1:线性回归入门教程(项目实战、原理解读、源码解读)
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2、机器学习实战-系列教程2:手撕线性回归1之线性回归类的实现(项目实战、原理解读、源码解读)
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3、机器学习实战-系列教程3:手撕线性回归2之单特征线性回归(项目实战、原理解读、源码解读)
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4、机器学习实战-系列教程4:手撕线性回归3之多特征线性回归(项目实战、原理解读、源码解读)
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5、机器学习实战-系列教程5:手撕线性回归4之非线性回归(项目实战、原理解读、源码解读)
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6、机器学习实战-系列教程6:SVM分类实战1(鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架)
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7、机器学习实战-系列教程7:SVM分类实战2线性SVM(鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架)项目实战、代码解读
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8、机器学习实战-系列教程8:SVM分类实战3非线性SVM(鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架)
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逻辑回归
Kmeans
Dbscan
决策树
集成算法-随机森林
集成算法-Adaboost
svm支持向量机
贝叶斯与朴素贝叶斯
关联规则