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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|

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对等活动挂图 DIY去中心化活动挂图应用 先决条件 已安装Node.js v8.xx或更高版本 安装了Git 进入命令行窗口 现代浏览器（支持WebRTC） 建立 下载 $ git clone https://github.com/ipfs-shipyard/peer-flipchart.git $ cd p2p-flipchart 安装 $ npm install 开始 您将需要两个命令行窗口。 一方面，查看源文件中的更改并构建： $ npm run build:watch 另一方面，启动静态HTTP服务器： $ npm start 访问 前往并验证活动挂图应用程序是否正常运行。 码！ 在代码编辑器中打开文件 。 步骤1：建立IPFS节点 取消注释所有与启动IPFS节点相关的行。 结果应类似于文件 。 步骤2：创建CRDT并将其与IPFS绑定 取消注释与CRDT相关的所有行。 结果应类似于文件 。 现在它应该都可以工作，并且所有连接的节点都应该能够看到彼此的更改。 引擎盖下 ┌─────────────────────────

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vuetable-2-tutorial-bootstrap 使用Bootstrap 3 CSS的Vuetable-2 您可以在使用相同的教程内容，而只需在此仓库中使用代码即可。 此仓库中的代码已修改为使用Bootstrap 3 CSS而不是语义UI。 建立 克隆项目并使用npm或yarn安装它。 # install dependencies npm install # each lesson contains the code that is tagged according to the lesson itself. # to select the code for lesson 1 git checkout lesson-1 # serve with hot reload at localhost:8080 npm run dev 发现任何错误？ 打开一个问题，我看看。 干杯!

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