监督学习、无监督学习和神经网络5个算法的原理、代码和示例

https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning

文章转载自： GitHub 8500 星！这份原理和代码兼顾的机器学习算法资源火了

这份资源中，一共有5个算法，分别是：

• 线性回归
• 逻辑回归
• K 均值算法
• 异常检测
• 神经网络

每一个算法，都会有数学原理解释、Python 实现的示例和交互式的 Jupyter Notebook Demo。大多数情况下，这些算法的解释，都是基于吴恩达的机器学习课程。
基于这些资源，你可以进行相应的数据训练、算法配置，并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。
5 个算法 一共分为了监督学习、无监督学习和神经网络3个类别。每个大的类别，都有相应的介绍，并给出了相应的应用范围。然后就是相应算法的资源。

整个机器学习算法地图：