MachineLearning 本项目包含机器学习的Jupyter Notebook 目录 监督学习(Supervised Learning) 线性回归 Linear Regression 逻辑回归 Logistic Regression 广义线性模型 Generalized Linear Models 生成学习算法 Generative Learning Algorithms 支持向量机 Support Vector Machines 学习理论(Learning Theory) 学习理论 Learning Theory 正则化和模型选择 Regularization and Model Selection 应用机器学习 Advice on Applying Machine Learning 非监督学习(Unsupervised Learning) k均值聚类 k-Means Clustering 高斯混合模型 Gaussian Mixture Models EM算法 The EM Algorithm 因子分析 Factor Analysis 主成分分析 Principal Components Analysis 独立成分分析 Independent Components Analysis 强化学习(Reinforcement Learning) 强化学习和控制 Reinforcement Learning and Control 参考资料 Andrew Ng在斯坦福大学工学院的机器学习公开课CS229 Scikit Learn官方文档 Udemy--Machine-Learning 机器学习实战 使用Matplotlib可视化优化算法