这是一份名为100DaysMLCode.rar的学习指南，通过这个指南，你将在100天内全面掌握机器学习的精华。这份资源提供了.ipynb格式的源代码，以便你更好地理解和实践。在有监督学习方面，计划涵盖了数据预处理（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）、k近邻法（k-NN，第7天）、支持向量机（SVM，第12天）、决策树（第23天）、随机森林（第33天）。无监督学习方面包括K-均值聚类（第43天）和层次聚类（第54天）。通过按照这个学习计划的步骤进行学习，你将在短时间内建立起对机器学习全貌的清晰认识，并具备实际应用的能力。