machine_learning_basics
纯Python实现机器学习算法 助力深入理解基础原理
该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现，包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构，而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程，涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行，便于快速实验。作为机器学习入门资源，适合想深入理解算法原理的学习者。
机器学习基础
本仓库包含了用纯Python（Python 3.6+版本）实现的基础机器学习算法。所有算法都是从零开始实现的，没有使用额外的机器学习库。这些笔记本的目的是提供对算法及其底层结构的基本理解，而不是提供最高效的实现。
数据预处理
根据多个请求，我开始准备关于如何预处理机器学习数据集的笔记本。在接下来的几个月里，我将为每种类型的数据集（文本、图像等）添加一个笔记本。与之前一样，这些笔记本的目的是提供对预处理步骤的基本理解，而不是提供最高效的实现。
在线演示
无需克隆仓库或安装Jupyter即可在线运行笔记本：
。
注意：这对data_preprocessing.ipynb和image_preprocessing.ipynb笔记本不适用，因为它们需要先下载数据集。
反馈
如果您有喜欢的算法希望被包含进来，或者在某个笔记本中发现了错误，请通过创建新的issue让我知道。
许可
有关许可权利和限制（MIT），请参阅LICENSE文件。
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