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机器学习-入门教程

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本教程是专为小白所编写的机器学习入门教程，一步一步讲解机器学习的各种基础内容
教程内容包含了线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、PCA降维、k-means、梯度下降法等等算法模型

学前解惑

入门解惑

【答疑】数据分析、机器学习与人工智能分别是干什么的老饼 2025-08-19

【答疑】机器学习-入门需要什么基础老饼 2025-03-29

【答疑】机器学习-有什么学习途径与资料老饼 2025-03-29

【安装】环境搭建-Anaconda安装老饼 2025-03-30

第一课：初探模型

机器学习初探

【例子】机器学习-入门例子老饼 2025-08-19

【提炼】建模三步骤与模型三要素老饼 2025-04-16

【总结】机器学习-初探总结老饼 2025-04-16

线性回归

【原理】线性回归-模型原理老饼 2025-03-30

【实例】线性回归-实例讲解老饼 2025-08-19

【总结】线性回归-总结老饼 2025-04-16

【附件】最小二乘法求解公式及推导老饼 2025-03-30

第二课：逻辑回归与梯度下降

梯度下降法

【原理】梯度下降算法-原理老饼 2025-06-03

【实例】梯度下降算法-手算实例与代码老饼 2025-06-03

【讨论】梯度下降算法-意义与优缺点老饼 2025-06-03

逻辑回归

【原理】逻辑回归模型原理介绍老饼 2025-06-04

【实例】逻辑回归算法实现代码与例子老饼 2025-03-30

【总结】逻辑回归总结老饼 2025-03-30

【推导】逻辑回归梯度公式推导老饼 2025-08-19

第三课：决策树

决策树

【导读】决策树简介与入门老饼 2025-08-19

【初识】CART决策树模型简介与实例老饼 2025-03-30

【原理】CART决策树构建过程-详细讲解老饼 2025-03-30

【原理】CART决策树算法流程与实现老饼 2025-03-30

【原理】CART决策树的剪枝老饼 2025-03-30

【原理】CART回归树老饼 2025-03-30

决策树-附件

【代码】CART决策树代码(自实现) 老饼 2025-03-30

【推导】决策树GINI系数的推导老饼 2025-03-29

第四课：熵与逻辑回归、决策树

信息与熵

【概念】信息量是什么老饼 2025-03-30

【概念】信息熵是什么老饼 2025-03-29

【概念】交叉熵是什么老饼 2025-03-29

基于熵补充学习逻辑回归

【原理】逻辑回归-sigmoid模型推导(基于信息量) 老饼 2025-04-16

【原理】逻辑回归-损失函数公式推导(基于交叉熵) 老饼 2025-04-16

基于熵补充学习决策树

【原理】决策树-ID3算法介绍老饼 2025-04-16

【原理】决策树-C4.5算法介绍老饼 2025-04-16

第五课：其它算法-聚类、分类、降维

k-means聚类

【初识】什么是聚类老饼 2025-03-30

【原理】k-means聚类老饼 2025-03-30

【代码】k-means-自实现代码老饼 2025-03-30

朴素贝叶斯分类

【原理】朴素贝叶斯-模型原理老饼 2025-12-21

【实例】朴素贝叶斯-实例讲解老饼 2025-04-18

PCA主成分分析

【概念】协方差与变量相关性老饼 2025-03-30

【概念】什么是相关系数老饼 2025-08-19

【原理】PCA主成分分析原理老饼 2025-06-16

【代码】PCA的求解原理与代码老饼 2025-04-17

第六课：综合应用

评估指标

【算法】一篇入门之-二分类指标TPR、TNR、FPR、FNR与F1 Score等老饼 2025-03-30

【算法】一篇入门之-AUC与ROC曲线是什么老饼 2025-04-17

【算法】一篇入门之-KS与KS曲线是什么老饼 2025-03-30

【算法】一篇入门之-混淆矩阵是什么老饼 2025-06-06

过拟合

【概念】机器学习中的过拟合是什么老饼 2025-03-30

【原理】正则化与正则项老饼 2025-03-30

【实例】正则化用于逻辑回归的实例讲解老饼 2025-03-30

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