Python机器学习算法

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性

非常完美的K-means算法代码，利用聚类思想进行分类，是机器学习中的典型分类算法。

深度学习有着悠久而丰富的历史，但随着许多不同哲学观点的渐渐消逝，与之对应的名称也渐渐尘封。•随着可用的训练数据量不断增加，深度学习变得更加有用。•随着时间的推移，针对深度学习的计算机软硬件基础设

CART算法的简介 决策树的构造步骤 关键代码 与其他机器学习算法的对比

基本概念以及数学定义基本性质及其物理意义具体算法应用（详细举例讲解）该算法与其他类似算法的分析比较可能的发展方向附参考文献

基于Python代码实现了AdaBoot元算法处理了复杂大数据，实现分类。

机器学习算法详解▪一、线性回归◦1、代价函数◦2、梯度下降算法◦3、均值归一化◦4、最终运行结果◦5、使用scikit-learn库中的线性模型实现▪二、逻辑回归◦1、代价函数◦2、梯度◦3、正则化◦

机器学习算法之旅，介绍常用机器学习算法，非常适合初级学习者

机器学习算法视角

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