Python3入门机器学习教程

课程介绍：

为机器学习初学者量身打造，使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架，算法与编程两翼齐飞，由浅入深，一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程，更是不断思考的能力。

课程目录：

┣━Python3入门机器学习 经典算法与应用
┃ ┣━第10章 评价分类结果
┃ ┣━第13章 集成学习和随机森林
┃ ┣━第9章 逻辑回归
┃ ┣━第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
┃ ┣━第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
┃ ┣━第7章 PCA与梯度上升法
┃ ┣━第14章 更多机器学习算法
┃ ┣━第12章 决策树
┃ ┣━第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
┃ ┣━第5章 线性回归法
┃ ┣━第6章 梯度下降法
┃ ┣━第2章 机器学习基础
┃ ┣━第8章 多项式回归与模型泛化
┃ ┣━第11章 支撑向量机 SVM
┃ ┣━project1.zip
┃ ┣━project0.zip

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