图解机器学习代码

机器学习涵盖了多种算法，用于解决各种问题。以下是常见的算法：监督学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法、深度学习（如神经网络）；无监督学习算法：K均值聚类、

这是一个机器学习代码库的压缩文件，全部代码均为开源。这里提供温馨提示和说明，本设计专注于手指测量应用。不可用于商业用途。文件已通过全套调试，可用于正常手指测量。您可以基于此代码库进行二次修改和定制。

【源码目录】ML-From-Scratch├── Decision Tree for Classification And Regression.ipynb├── GBDT 梯度提升.ipynb├──

Coursera机器学习课程Matlab代码

机器学习源代码.zip

使用C++实现的梯度下降代码，机器学习的入门级代码

机器学习课程源代码，斯坦福机器学习，Andrew Ng，经典机器学习课程的源代码

机器学习的例子（Python代码）

本资源为传统机器学习代码学习，全部开源且易于理解。适用于手指测量场景，禁止商业用途。调试通过，可直接用于手指测量。欢迎在此基础上进行二次修改。

图解机器学习人人都能懂的算法原理 算法公式挺费神机器学习太伤人任何一个刚入门机器学习的人都会被复杂的公式和晦涩难懂的术语吓 到但其实如果有通俗易懂的图解理解机器学习的原理就会非常容易本文整理了一篇博客