監督學習、無監督學習和神經網絡5個算法的原理、代碼和示例
作者：探碼科技， 原文鏈接： http://nbbskj.com/learning/474
https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
文章轉載自： GitHub 8500 星！這份原理和代碼兼顧的機器學習算法資源火了
這份資源中，一共有5個算法，分別是：
- 線性回歸
- 邏輯回歸
- K 均值算法
- 異常檢測
- 神經網絡
每一個算法，都會有數學原理解釋、Python 實現的示例和交互式的 Jupyter Notebook Demo。大多數情況下，這些算法的解釋，都是基于吳恩達的機器學習課程。
基于這些資源，你可以進行相應的數據訓練、算法配置，并立即在瀏覽器中查看結果、圖表和預測。
5 個算法?一共分為了監督學習、無監督學習和神經網絡3個類別。每個大的類別，都有相應的介紹，并給出了相應的應用范圍。然后就是相應算法的資源。
整個機器學習算法地圖：
