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# 机器学习100天
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英文原版请移步[Avik-Jain](https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code)。
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# 目录
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- [数据预处理](#数据预处理--第1天)
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- [简单线性回归](#简单线性回归--第2天)
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- [多元线性回归](#多元线性回归--第3天)
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- [逻辑回归](#逻辑回归--第4天)
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- [k近邻法(k-NN)](#k近邻法k-nn--第7天)
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- [支持向量机(SVM)](#支持向量机svm--第12天)
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- [决策树](#决策树--第23天)
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- [随机森林](#随机森林--第33天)
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## 数据预处理 | 第1天
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[数据预处理实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%201_Data_Preprocessing.md)
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<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%201.jpg">
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## 简单线性回归 | 第2天
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[简单线性回归实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day2_Simple_Linear_Regression.md)
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<img src="https://github.com/wengJJ/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%202.jpg">
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## 多元线性回归 | 第3天
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[多元线性回归实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day3_Multiple_Linear_Regression.md)
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<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%203.png">
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## 逻辑回归 | 第4天
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<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%204.jpg">
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## 逻辑回归 | 第5天
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今天我深入研究了逻辑回归到底是什么，以及它背后的数学是什么。学习了如何计算代价函数，以及如何使用梯度下降法来将代价函数降低到最小。<br>
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由于时间关系，我将隔天发布信息图。如果有人在机器学习领域有一定经验，并愿意帮我编写代码文档，也了解github的Markdown语法，请在领英联系我。
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## 逻辑回归 | 第6天
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[逻辑回归实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%206_Logistic_Regression.md)
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## K近邻法(k-NN) | 第7天
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<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%207.jpg">
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## 逻辑回归背后的数学 | 第8天
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为了使我对逻辑回归的见解更加清晰，我在网上搜索了一些资源或文章，然后我就发现了Saishruthi Swaminathan的<a href = "https://towardsdatascience.com/logistic-regression-detailed-overview-46c4da4303bc">这篇文章</a><br>
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它给出了逻辑回归的详细描述。请务必看一看。
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## 支持向量机(SVM) | 第9天
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直观了解SVM是什么以及如何使用它来解决分类问题。
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## 支持向量机和K近邻法 | 第10天
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了解更多关于SVM如何工作和实现knn算法的知识。
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## K近邻法(k-NN) | 第11天
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[K近邻法(k-NN)实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%2011_K-NN.md)
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## 支持向量机(SVM) | 第12天
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<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%2012.jpg">
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## 支持向量机(SVM) | 第13天
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[SVM实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%2013_SVM.md)
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## 支持向量机(SVM)的实现 | 第14天
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今天我在线性相关数据上实现了SVM。使用Scikit-Learn库。在scikit-learn中我们有SVC分类器，我们用它来完成这个任务。将在下一次实现时使用kernel-trick。Python代码见[此处](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%2013_SVM.py),Jupyter notebook见[此处](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%2013_SVM.ipynb)。
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## 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)和黑盒机器学习(Black Box Machine Learning) | 第15天
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学习不同类型的朴素贝叶斯分类器同时开始<a href="https://bloomberg.github.io/foml/#home">Bloomberg</a>的课程。课程列表中的第一个是黑河机器学习。它给出了预测函数，特征提取，学习算法，性能评估，交叉验证，样本偏差，非平稳性，过度拟合和超参数调整的整体观点。
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## 通过内核技巧实现支持向量机 | 第16天
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使用Scikit-Learn库实现了SVM算法以及内核函数，该函数将我们的数据点映射到更高维度以找到最佳超平面。
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## 在Coursera开始深度学习的专业课程 | 第17天
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在1天内完成第1周和第2周内容以及学习课程中的逻辑回归神经网络。
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## 继续Coursera上的深度学习专业课程 | 第18天
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完成课程1。用Python自己实现一个神经网络。
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## 学习问题和Yaser Abu-Mostafa教授 | 第19天
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开始Yaser Abu-Mostafa教授的Caltech机器学习课程-CS156中的课程1。这基本上是对即将到来的课程的一种介绍。他也介绍了感知算法。
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## 深度学习专业课程2 | 第20天
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完成改进深度神经网络第1周内容：参数调整，正则化和优化。
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## 网页搜罗 | 第21天
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观看了一些关于如何使用Beautiful Soup进行网络爬虫的教程，以便收集用于构建模型的数据。
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## 学习还可行吗? | 第22天
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完成Yaser Abu-Mostafa教授的Caltech机器学习课程-CS156中的课程2。学习Hoeffding不等式。
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## 决策树 | 第23天
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<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%2023%20-%20Chinese.jpg">
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## 统计学习理论的介绍 | 第24天
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Bloomberg ML课程的第3课介绍了一些核心概念，如输入空间，动作空间，结果空间，预测函数，损失函数和假设空间。
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## 决策树 | 第25天
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[决策树实现](https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Code/Day%2025_Decision_Tree.md)
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## 随机森林 | 第33天
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<img src="https://github.com/MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/Info-graphs/Day%2033.png">
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