机器学习实训营（原理+复现+实验）

【实例简介】机器学习实训营（原理 复现 实验）
【实例截图】

【核心代码】

.
├── 好例子网_机器学习实训营（原理 复现 实验）.rar
└── 机器学习实训营（原理 复现 实验）
    ├── 1-线性回归原理推导
    │   └── 2-回归算法.pdf
    ├── 10-决策树原理
    │   └── 3-决策树与集成算法.pdf
    ├── 11-决策树代码实现
    │   └── 决策树-代码实现.zip
    ├── 12-决策树实验分析
    │   └── 决策树算法-实验.zip
    ├── 13-集成算法原理
    │   └── 3-决策树与集成算法.pdf
    ├── 14-集成算法实验分析
    │   ├── mldata
    │   │   └── mnist-original.mat
    │   └── 随机森林与集成算法-实验.zip
    ├── 15-支持向量机原理推导
    │   └── 6-支持向量机.pdf
    ├── 2-线性回归代码实现
    │   ├── 线性回归-代码实现
    │   │   ├── LinearRegression
    │   │   │   ├── MultivariateLinearRegression.py
    │   │   │   ├── Non-linearRegression.py
    │   │   │   ├── UnivariateLinearRegression.py
    │   │   │   ├── __pycache__
    │   │   │   │   ├── Non-linearRegression.cpython-36.pyc
    │   │   │   │   └── linear_regression.cpython-36.pyc
    │   │   │   ├── linear_regression.py
    │   │   │   └── temp-plot.html
    │   │   ├── data
    │   │   │   ├── fashion-mnist-demo.csv
    │   │   │   ├── iris.csv
    │   │   │   ├── microchips-tests.csv
    │   │   │   ├── mnist-demo.csv
    │   │   │   ├── non-linear-regression-x-y.csv
    │   │   │   ├── server-operational-params.csv
    │   │   │   └── world-happiness-report-2017.csv
    │   │   └── utils
    │   │       ├── __init__.py
    │   │       ├── __pycache__
    │   │       │   └── __init__.cpython-36.pyc
    │   │       ├── features
    │   │       │   ├── __init__.py
    │   │       │   ├── __pycache__
    │   │       │   │   ├── __init__.cpython-36.pyc
    │   │       │   │   ├── generate_polynomials.cpython-36.pyc
    │   │       │   │   ├── generate_sinusoids.cpython-36.pyc
    │   │       │   │   ├── normalize.cpython-36.pyc
    │   │       │   │   └── prepare_for_training.cpython-36.pyc
    │   │       │   ├── generate_polynomials.py
    │   │       │   ├── generate_sinusoids.py
    │   │       │   ├── normalize.py
    │   │       │   └── prepare_for_training.py
    │   │       └── hypothesis
    │   │           ├── __init__.py
    │   │           ├── __pycache__
    │   │           │   ├── __init__.cpython-36.pyc
    │   │           │   ├── sigmoid.cpython-36.pyc
    │   │           │   └── sigmoid_gradient.cpython-36.pyc
    │   │           ├── sigmoid.py
    │   │           └── sigmoid_gradient.py
    │   └── 线性回归-代码实现.zip
    ├── 3-模型评估方法
    │   ├── img
    │   │   ├── 1.png
    │   │   ├── 2.png
    │   │   ├── 3.png
    │   │   ├── 4.png
    │   │   ├── 5.png
    │   │   ├── 6.png
    │   │   ├── 7.png
    │   │   ├── 8.png
    │   │   └── 9.png
    │   └── 模型评估方法.ipynb
    ├── 3-线性回归实验分析
    │   ├── 线性回归-实验
    │   │   ├── img
    │   │   │   └── 线性回归
    │   │   │       ├── 1.png
    │   │   │       ├── 10.png
    │   │   │       ├── 2.png
    │   │   │       ├── 3.png
    │   │   │       ├── 4.png
    │   │   │       ├── 5.png
    │   │   │       ├── 6.png
    │   │   │       ├── 7.png
    │   │   │       ├── 8.png
    │   │   │       └── 9.png
    │   │   └── 线性回归.ipynb
    │   └── 线性回归-实验.zip
    ├── 5-逻辑回归代码实现
    │   └── 逻辑回归-代码实现.zip
    ├── 6-逻辑回归实验分析
    │   └── 逻辑回归-实验.zip
    ├── 7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
    │   └── 4-聚类算法.pdf
    ├── 8-Kmeans代码实现
    │   └── Kmeans-代码实现.zip
    └── 9-聚类算法实验分析
        ├── mldata
        │   └── mnist-original.mat
        └── 聚类算法-实验.zip

32 directories, 70 files