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机器学习算法工程实践

介绍

本教程为帮助大家快速熟悉机器学习基础算法的主要特点及用途，为后面工程实践打基础。通过简单地实例熟悉相应的机器学习算法

主要内容

1. Sklearn：熟悉框架结构
2. 线性回归：波士顿房价预测
3. 逻辑回归：鸢尾花分类、手写数字识别
4. 决策树：个人信用风险评估
5. 朴素贝叶斯：垃圾邮件识别
6. 支持向量机：人脸识别
7. K-means：亚洲足球队进行聚类分析
8. 主成份分析：PCA实现照片压缩

目录说明

1. 每个机器学习算法一个目录
2. 每个目录下包含算法简介、实践案例两部分

参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request