用Python进行地质记录数据机器学习 使用Python中的机器学习（ML）技术分析了美国堪萨斯州一口井的地质测井数据。 对数据进行了概述，清理和分析，以发现重要的模式和关系，通过这些关系和关系我们发现了测井曲线之间的关系以及地层类型与测井曲线之间的关系。 使用此方法，当我们拥有该地区的先验地质知识后，就可以避免使用与地层类型相关或没有相对重要性的测井记录。 而且，一旦使用ML算法训练了数据，就可以成功地进行地层类型的预测。

ML-From-Scratch 是一些基本的机器学习模型和算法的 Python 实现。 ML-From-Scratch 的目的不是产生尽可能优化和计算效率高的算法，而是以透明和可访问的方式展示它们的内部工作方式。

分享在哥伦比亚大学上的机器学习GR5242的作业以及Solutions，希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习的知识点。

演化算法的改进算法，一种基于TENT 映射的混合灰狼优化的改进算法

1-15节全部完整版讲义！超清分享~~~（附赠目录索引和NG原版讲义） 含金量高，独家整理~~ 目录如下： 公开课笔记1-2——线性规划、梯度下降、正规方程组 公开课笔记3——局部加权回归、逻辑斯蒂回归、感知器算法 公开课笔记4——牛顿方法、指数分布族、广义线性模型 公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶 公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法 公开课笔记9—偏差/方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛 公开课笔记10——VC维、模型选择、特征选择 公开课笔记11——贝叶斯正则化、在线学习、ML应用建议 公开课笔记12——K-Means、混合高斯分布、EM算法 公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型 公开课笔记13B-因子分析模型及其EM求解 公开课笔记14——主成分分析 公开课笔记15—隐含语义索引、奇异值分解、独立成分分析