图解机器学习算法 | 从入门到精通系列教程

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作者：韩信子@ShowMeAI
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引言

本篇内容是ShowMeAI组织的「图解机器学习算法」系列教程入口，本教程尽量以生动可视化的方式，帮助大家理解机器学习的核心知识和重要的系列模型，并配以相关的代码实现帮助大家了解应用方法。（对机器学习实战感兴趣的同学，可以关注ShowMeAI的另外一个系列[机器学习应用实践]）

内容覆盖：机器学习基础、评估方法准则、KNN、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、回归树、随机森林、GBDT、xgboost、lightgbm、支持向量机、聚类、kmeans、降维算法、PCA。

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内容章节

1. 机器学习基础知识

机器学习基础知识

2. 模型评估方法与准则

模型评估方法与准则

3. KNN算法及其应用

KNN算法及其应用

4. 逻辑回归算法详解

逻辑回归算法详解

5. 朴素贝叶斯算法详解

朴素贝叶斯算法详解

6. 决策树模型详解

决策树模型详解

7. 随机森林分类模型详解

随机森林分类模型详解

8. 回归树模型详解

回归树模型详解

9. GBDT模型详解

GBDT模型详解

10. XGBoost模型最全解析

XGBoost模型最全解析

11. LightGBM模型详解

LightGBM模型详解

12. 支持向量机模型详解

支持向量机模型详解

13. 聚类算法详解

聚类算法详解

14. PCA降维算法详解

PCA降维算法详解

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posted @ 2022-03-11 13:16  ShowMeAI  阅读(453)  评论(0)  编辑  收藏  举报