《火线100天》word版习题合集

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机器学习100天 英文原版请移步 。数据在。 翻译前请先阅读。常见问题解答见 。 目录 有监督学习 无监督学习 数据预处理|第1天 简单线性回归|第2天 多元线性回归|第3天 逻辑回归|第4天 逻辑回归|第5天 今天我深入研究了逻辑回归到底是什么，以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数，以及如何使用渐变下降法来将代价函数降低到最小。由于有人在机器学习领域有一定经验，并愿意帮我编写代码文档，也了解github的Markdown语法，请在领英联系我。 逻辑回归|第6天 K近邻法（k-NN）|第7天 逻辑回归背后的数学|第8天 为了使我对逻辑回归的见解更加清晰，我在网上搜索了一些资源或文章，然后我就发现了Saishruthi Swaminathan的这篇 它称为了逻辑回归的详细描述。请始终看一看。 支持向量机（SVM）|第9天 直观了解SVM是什么以及如何使用它来解决分类问题。 支持向量机和K近邻法|第10天 了解更多关于SVM如何工作和实现knn算法的知识。 K近邻法（k-NN）|第11天 支持向量机（SVM）|第12天 支持向量机（SVM）|第13天 支持向量机（SVM）的实现|