机器学习：从公理到算法

手把手教你使用Python实现机器学习算法.pdf

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深入浅出Python机器学习.pdf

本人总结的关于机器学习的核心内容 全部实例都调试过 都可以直接运行

python机器学习算法（赵志勇）学习笔记( Logistic Regression，LR模型)

Logistic Regression（逻辑回归） 分类算法是典型的监督学习，分类算法通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本的标签之间的映射关系，也被称为假设函数，之后可利用该假设函数对新数据进行分类。 通过训练数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签之间的假设函数，Logistic Regression算法是典型的线性分类器，有算法复杂度低、容易实现等特点。 Logistic Regression模型 线性可分和线性不可分 对于一个分类问题，通常可以分为线性可分与线性不可分两种。如果一个分类问题可以使用线性判别函数正确分类，则称该问题为线性可分否则为线性不可分问题 Logistic

机器学习算法十讲.pdf

疫情期间北京师范大学智慧学习研究院公益教师培训抖音直播讲义。机器学习十个基本算法，直观背景 + 数学模型 + Python代码实现，30+万关注。

3.机器学习常用算法.pdf

配套博客：https://blog.csdn.net/qq_41739364/column/info/42524 的 第 4 篇。

C04 Python机器学习算法实战..pdf

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Python机器学习实践指南.zip_python_python 教程_python 机器学习_python机器学习_机器学习

python编程资料，实用，可自行学习.除此之外还可学习机器学习算法。

Python数据分析实践：机器学习算法简介.pdf

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一种基于机器学习的自动对焦算法.pdf

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机器学习算法与Python实践.pdf

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Python自学——机器学习Machine learning

Python pycharm learning code text record （7） 文章编号：Python学【2020】007号 日期：2020-02-18 文章为日常学习记录，以备温习使用，同时作为像我一样的新人学习使用，内容属于学习记录，版权归视频学习提供方。以每天追无聊小说的心态，每天坚持学习码代码。 **Machine learning in action ** Steps 1.Import the Data 2.Clean the Data 3.Split the Data into Training / Test sets 4.Create a Model 5.Train

经典的机器学习算法汇总（原理、实例及部分软件介绍）

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批量梯度下降的python实现

批量梯度下降的python实现, data.csv示例: 32.502345269453031,31.70700584656992 53.426804033275019,68.77759598163891 61.530358025636438,62.562382297945803 47.475639634786098,71.546632233567777 59.813207869512318,87.230925133687393 55.142188413943821,78.211518270799232 52.211796692214001,79.64197304980874 39.299566694317065,59.171489321869508 48.10504169176825,75.331242297063056 52.550014442733818,71.300879886850353 45.419730144973755,55.165677145959123 54.351634881228918,82.478846757497919 44.164049496773352,62.008923245725825 58.16847071685779,75.392870425994957 56.727208057096611,81.43619215887864 48.955888566093719,60.723602440673965 44.687196231480904,82.892503731453715

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