摘要： 随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列文章将采用理论结合实践方式编写。首先介绍机器学习和深度学习的范畴，然后介绍关于训练集、测试集等介绍。接着分别介绍机器学习常用算法，分别是监督学习之分类（决策树、临近取样、支持向量机、神经网络算法）监督学习之回归（线性回归、非线性回归）非监督学习（K-means聚类、Hierarchical聚类）。本文采用各个算法理论知识介绍，然后结合python具体实现源码和案例分析的方式（本文原创编著，转载注明出处:机器学习及其基础概念简介(1)） 阅读全文