【总目录】机器学习原理剖析、开源实战项目、全套学习指南(50篇合集)

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stylegan3

写在前面

我为了更加的高效的学习,需要不断地输入和输出

相信不管此时的你是怀着好奇心打开这篇文章;还是偶然间刷到这篇博文;或者带有学习目的性走到这片领域,我都相信,面前的你一定会成功,因为你懂得投资和学习。学习是一个不断发展的过程,我们要用联系的眼光看待事物,也要用发展的眼光考虑未来,更要有适度的投资建设自己。

zookeeper

不是每一次的遇见都是那么的巧合,也不是每一次的邂逅都会成就一段美好,所以你要相信,你和这篇文章的遇见也是更高层次的探索。

设计规范

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API

欢迎订阅本专栏~~

本专栏的介绍是:详解机器学习的理论知识和底层原理 ;剖析并解读机器学习的算法和实际应用 ;构建实际案例进行进行机器学习的运用 ;提供更多的实操数据项目进行演示 ;将机器学习应用到实际的生活当中来 ;监督学习,非监督学习,集成学习,强化学习…

mybatis配置

如果你是初入机器学习的小白;如果你是学生党想要突破学校老师的教法,自己需要去项目实践;如果你是科研党,不知道如何选择模型;如果你是想要提升自己的能力,你都可以学习本专栏,总的来说,机器学习在学完Python语法之后,深入的了解和应用数据分析之后,你就可以进阶机器学习了,机器学习并不是那么的晦涩难懂,也没有那么的遥不可及,只要你喜欢,只要你愿意,来到这里都不是问题!

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本专栏包含大量代码项目,适用于毕业设计方向选取和实现、科研项目代码指导,每一篇文章都是通过原理讲解+代码实战进行思路构建的,如果有需要这方面的指导可以私信博主,获取相关资源及指导!

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本专栏文章介绍!

机器学习算法知识、数据预处理、特征工程、模型评估——原理+案例+代码实战

wcss

1、 机器学习之Python开源教程——专栏介绍及理论知识概述
2.、机器学习框架及评估指标详解
3、Python监督学习之分类算法的概述
4、数据预处理之数据清理,数据集成,数据规约,数据变化和离散化
5、特征工程之One-Hot编码、label-encoding、自定义编码
6、卡方分箱、KS分箱、最优IV分箱、树结构分箱、自定义分箱
8、特征选取之单变量统计、基于模型选择、迭代选择

eureka

机器学习八大经典分类万能算法——代码+案例项目开源、可直接应用于毕设+科研项目

金融

10、机器学习分类算法之朴素贝叶斯
11、【万字详解·附代码】机器学习分类算法之K近邻(KNN)
12、《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树(附可视化和代码)
13、机器学习分类算法之支持向量机
14、机器学习分类算法之Logistic 回归(逻辑回归)
15、机器学习分类算法之随机森林(集成学习算法)
16、机器学习分类算法之XGBoost(集成学习算法)
17、机器学习分类算法之LightGBM(梯度提升框架)

隐私

机器学习自然语言、推荐算法等领域知识——代码案例开源、可直接应用于毕设+科研项目

Harbor

18、【原理+代码】Python实现Topsis分析法(优劣解距离法)
19、机器学习推荐算法之关联规则(Apriori)——支持度;置信度;提升度
20、机器学习推荐算法之关联规则Apriori与FP-Growth算法详解
21、机器学习推荐算法之协同过滤(基于用户)【案例+代码】
22、机器学习推荐算法之协同过滤(基于物品)【案例+代码】
23、预测模型构建利器——基于logistic的列线图(R语言)
24、基于surprise模块快速搭建旅游产品推荐系统(代码+原理)
25、机器学习自然语言处理之英文NLTK(代码+原理)
26、机器学习之自然语言处理——中文分词jieba库详解(代码+原理)
27、机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵(代码+原理)
28、【项目实战】机器学习基于物品的旅游产品推荐系统
29、【自然语言实战】机器学习之基于评论内容的主题分类模型

高校食堂点餐系统

机器学习配套资源推送

专栏配套资源推荐——部分展示(有需要可去对应文章或者评论区查看,可做毕设、科研参考资料)

学生成绩管理

30、自然语言处理之文本分类及文本情感分析资源大全(含代码及其数据,可用于毕设参考!)
31、基于Word2Vec构建多种主题分类模型(贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机、SGD、逻辑回归、XGBoost…)
32、基于Word2Vec向量化的新闻分本分类.ipynb
33、智能词云算法(一键化展示不同类型的词云图)运行生成HTML文件
34、 协同过滤推荐系统资源(基于用户-物品-Surprise)等案例操作代码及讲解
35、Python机器学习关联规则资源(apriori算法、fpgrowth算法)原理讲解
36、 机器学习-推荐系统(基于用户).ipynb
37、 机器学习-推荐系统(基于物品).ipynb
38、旅游消费数据集——包含用户id,用户评分、产品类别、产品名称等指标,可以作为推荐系统的数据集案例

小米刷机

进阶版机器学习文章更新~

39、【进阶版】机器学习之基本术语及模评估与选择概念总结(01)
40、【进阶版】机器学习之模型性能度量及比较检验和偏差与方差总结(02)
41、【进阶版】机器学习之特征工程介绍及优化方法引入(03)
42、【进阶版】机器学习之特征降维、超参数调优及检验方法(04)
43、【进阶版】机器学习之线性模型介绍及过拟合欠拟合解决方法岭回归、loss回归、elasticnet回归(05)
44、【进阶版】机器学习之决策树知识与易错点总结(06)
45、【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理(07)
46、【进阶版】机器学习与深度学习之前向传播与反向传播知识(08)
47、【进阶版】机器学习之支持向量机细节回顾及原理完善(09)
18、【进阶版】机器学习之贝叶斯分类器细节回顾及原理完善(10)
49、【进阶版】机器学习之EM经典算法原理+代码(11)
50、【进阶版】机器学习之集成学习介绍、随机森林模型经验贴(12)
51、【进阶版】 机器学习分类算法之XGBoost(集成学习算法)、LightGBM(梯度提升框架)(13)
52、【进阶版】 机器学习之聚类算法原理详解+案例解说(14)
53、【进阶版】 机器学习之K均值聚类、层次聚类、密度聚类、实战项目含代码(15)
54、【进阶版】 机器学习之主成分分析(PCA)、MDS算法、核化线性降维 (16)
55、【进阶版】 机器学习之各类距离度量概念:欧氏距离、马氏距离…(17)
56、【进阶版】 机器学习之稀疏学习、特征选择、过滤式选择、包裹式选择、正则化等(18)
57、【进阶版】 机器学习之计算学习、PAC学习、VC维相关原理知识(19)
58、【进阶版】 机器学习之半监督学习、半监督聚类、规则学习相关原理知识(20)
59、【进阶版】 机器学习之隐马尔可夫模型、条件随机场、LDA话题模型(21)
60、【进阶版】 机器学习之强化学习、蒙特卡罗、AlphaGo原理浅析(22)

程序设计


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高等数学

专栏福利资源展示

有需要的可以订阅专栏,或者点开卡片即可添加博主获取路径

机器学习全套通用源码展示

包含从数据分析数据处理,机器学习中的分类、回归、聚类、集成学习、强化学习共40套源码,包括网格搜索,参数调优、交叉验证等机器学习中的方法
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编译

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砸壳

Python可视化通用源码

在机器学习中,我们无论是在数据的探索过程中还是在模型的展示中,都需要进行绘图,在Python中,我们通过使用两种库即可完成所有的绘图——matplotlib和pyecharts,下面包含这些的绘图模板,不修改就可以使用,非常便捷,绝对是机器学习中的一把利器!

概率论

pyecharts绘图案例模板大全(代码可作为模板)

mukes

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在这里插入图片描述包含50多个绘图模板文件项目,共计300多个绘图模板代码

偏转角度计算公式

Python全套语法知识思维导图

如果你是一位Python不太熟悉(懂一些但是高级语法不了解),可以看一下我这里的全要思维导图包含各类语法讲解和知识点,有了好的基础才能学习更加高阶的知识

ue5

Python知识点思维导图

舵机

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systemverilog

上述资料和文件凭订阅截图,私信博主获取


前期我们对机器学习的基础知识,从基础的概念到实用的代码实战演练,并且系统的了解了机器学习在分类算法上面的应用,同时也对机器学习的准备知识有了一个相当大的了解度,而且还拓展了一系列知识,如推荐算法、文本处理、图像处理。以及交叉学科的应用,那么前期你如果认真的了解了这些知识,并加以利用和实现,相信你已经对机器学习有了一个“量”的认识,接下来的,我将带你继续学习机器学习学习,并且全方位,系统性的了解和深入机器学习领域,达到一个“质”的变化。

小程序常用组件


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机器学习Python算法知识点大全,包含sklearn中的机器学习模型和Python预处理的pandas和numpy知识点

原力计划

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立体校正


订阅之后,可以凭借截图私信博主,或者添加文末卡片,博主会发送本专栏学习代码和讲义PPT,辅助你更加的高效学习和实践

注意力机制

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java基础

每文一语

机器学习是智能化的开端

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