个人机器学习(Machine Learning, ML)笔记 参考多个学习资源 包含个人理解与总结 不能保证完全专业正确性 如有错误欢迎提出 期待您的补充贡献！
- 机器学习：让机器去学习
| 章节 | 小节 | 数学知识补充 | 参与贡献人 |
|---|---|---|---|
| 介 绍 | 什么是机器学习 | Exrick | |
| 第 1 章: 机器学习基础 | 1.1: 认识机器学习中的数据 | 线性代数: 矩阵 | Exrick |
| 1.2: 机器学习的主要任务 | Exrick | ||
| 1.3: 机器学习算法的几大分类 | Exrick | ||
| 第 2 章: 机器学习相关工具安装与使用 | 2.1: Python3的安装 | Exrick | |
| 2.2: 相关IDE的安装与使用 | Exrick | ||
| 2.3: Numpy的基本使用（一） | Exrick | ||
| 2.4: Numpy的基本使用（二） | Exrick | ||
| 2.5: Numpy的基本使用（三） | Exrick | ||
| 2.6: Matplotlib的基本使用 | Exrick | ||
| 2.7: Scikit-learn的简单探索 | Exrick | ||
| 第 3 章: 最简单的分类算法：k近邻算法 | 3.1: KNN算法原理与简单实现 | Exrick | |
| 3.2: Scikit-learn中KNN算法的封装 | Exrick | ||
| 3.3: 如何判断算法的好坏与性能 | Exrick |
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- 引用相关大佬前辈