机器学习100天
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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|
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