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100-Days-Of-ML-Code

100-Days-Of-ML-Code

100天机器学习编程

100-Days-Of-ML-Code项目通过每天的编程挑战带领学习者深入机器学习领域。覆盖从数据预处理到复杂算法的全面教程，项目内容涵盖线性回归、逻辑回归到决策树等多种算法，每日实践确保理论与实战结合。适合任何级别的开发者提升机器学习技能。

机器学习线性回归逻辑回归支持向量机神经网络Github开源项目
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100-Days-Of-ML-Code 项目介绍

项目概述

100-Days-Of-ML-Code 是由 Siraj Raval 发起的一个为期100天的机器学习编程挑战，通过每天的学习任务，参与者能够逐步掌握从机器学习基础到高级算法的知识和技能。项目的设计既适合初学者，也为有经验的开发者提供了深入学习的机会。参与者可以从项目的 GitHub 仓库 获取所需的代码和数据集。

每日学习内容

数据预处理 | 第1天

项目开始的第一步是数据预处理，这是一切机器学习任务的基础。学习者使用代码处理和清理数据，为后续的分析做好准备。

简单线性回归 | 第2天

第二天着重于简单线性回归，通过该方法，参与者学习如何通过一个自变量预测一个因变量值。

多元线性回归 | 第3天

在第三天，学习者扩展到多元线性回归，通过多个变量进行预测，提高模型的复杂性和准确性。

逻辑回归 | 第4至第6天

这些天学习的重点是逻辑回归，一种用于分类问题的监督学习算法。参与者深入理解其数学原理，学习如何运用梯度下降算法来优化模型。

K近邻算法（KNN）| 第7至第11天

学习者开始接触K近邻算法，一种用于分类和回归的非参数方法。他们将实现并测试KNN算法的应用。

支持向量机（SVM）| 第9至第16天

这一阶段介绍支持向量机（SVM），一种强大的分类技术。学习者运用SVM进行线性和非线性数据的分类，并通过内核技巧提升模型性能。

深度学习入门 | 第17至第18天

这几天学习者在Coursera平台上学习深度学习专项课程，掌握构建和优化神经网络的基本技巧。

决策树与随机森林 | 第23至第34天

学习者探索决策树和随机森林算法，这些方法用于分类和回归任务中，通过构建多棵决策树提高模型的鲁棒性。

聚类与无监督学习 | 第43至第54天

项目后期，学习者转向无监督学习，重点是聚类算法，例如K均值和层次聚类，帮助他们理解复杂数据的结构。

项目资源

学习过程中，参与者可以利用一系列丰富的资源，包括视频教程、代码示例和图形说明，以帮助他们更好地理解和应用所学知识。例如，YouTube频道3Blue1Brown提供了一系列关于线性代数和微积分的精彩视频，对数学基础的理解至关重要。

项目目标

100-Days-Of-ML-Code 旨在通过循序渐进的学习计划，帮助参与者建立扎实的机器学习基础，掌握各种算法的应用，并积累丰富的动手经验，为未来的项目和职业发展做好准备。

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