文件名称：100-Days-Of-Machine_Learning:在此存储库中，我提交了一些在学习过程中进行的机器学习项目
文件大小：22.02MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 00:23:42
100daysofmlcode JupyterNotebook
ML-100days训练营 在此存储库中，我提交了一些机器学习项目，这些项目是我在学习过程中从Python的要点开始的，逐渐转向高级算法的概念，最后进入机器学习的核心。 我们的重点是实时项目，我们更深入地研究了回归技术和神经网络的基础知识，使学生能够针对现实世界中的问题制定出优化的解决方案。 距离学生真正开始构建智能系统，从事AI算法和数据处理工作仅几周时间。 作为这些在线机器学习课程的一部分，学生将涵盖编程基础知识和Python基础的详细概述，以使他们快速而轻松地掌握机器学习的概念。 课程内容 该课程大致分为7个类别，每个主题均作为课程的一部分出现。 第1部分。机器学习简介 Python回顾 中级Python 机器学习简介 数据生成与可视化 Python中的线性代数 第2部分。监督学习算法 线性回归 局部加权回归 多元回归 逻辑回归 K最近邻居 朴素贝叶斯 支持向量机 决策树和随机森