ml-scratch-python

使用python3.X从头实现一些机器学习常用的算法。每个算法主要包含两部分：

a). 算法原理；

b). 代码实现及案例.

监督式学习

• Adaboost
• Decision Tree
• Gradient Boosting
• K Nearest Neighbors
• Linear Discriminant Analysis
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Multi-class Linear Discriminant Analysis
• Multilayer Perceptron
• Naive Bayes
• Perceptron
• Random Forest
• Ridge Regression
• Support Vector Machine
• XGBoost

非监督式学习

• Apriori
• DBSCAN
• FP-Growth
• Gaussian Mixture Model
• K-Means
• Partitioning Around Medoids
• Principal Component Analysis

优化算法

• 梯度下降

参考书籍：

1. The Elements of Statistical Learning
2. Pattern Recognition and Machine Learning
3. 统计学习方法-李航
4. 机器学习-周志华
5. www.github.com

Note: 为什么不用英文写作？答：英文优秀的教程多如牛毛，中文的极度匮乏，故，为此作！