寫在前面

我為了更加的高效的學習，需要不斷地輸入和輸出

相信不管此時的你是懷著好奇心打開這篇文章；還是偶然間刷到這篇博文；或者帶有學習目的性走到這片領域，我都相信，面前的你一定會成功，因為你懂得投資和學習。學習是一個不斷發(fā)展的過程，我們要用聯(lián)系的眼光看待事物，也要用發(fā)展的眼光考慮未來，更要有適度的投資建設自己。

不是每一次的遇見都是那么的巧合，也不是每一次的邂逅都會成就一段美好，所以你要相信，你和這篇文章的遇見也是更高層次的探索。

歡迎訂閱本專欄~~

本專欄的介紹是：詳解機器學習的理論知識和底層原理 ；剖析并解讀機器學習的算法和實際應用 ；構建實際案例進行進行機器學習的運用 ；提供更多的實操數(shù)據(jù)項目進行演示 ；將機器學習應用到實際的生活當中來 ；監(jiān)督學習，非監(jiān)督學習，集成學習，強化學習…

如果你是初入機器學習的小白；如果你是學生黨想要突破學校老師的教法，自己需要去項目實踐；如果你是科研黨，不知道如何選擇模型；如果你是想要提升自己的能力，你都可以學習本專欄，總的來說，機器學習在學完Python語法之后，深入的了解和應用數(shù)據(jù)分析之后，你就可以進階機器學習了，機器學習并不是那么的晦澀難懂，也沒有那么的遙不可及，只要你喜歡，只要你愿意，來到這里都不是問題！

本專欄包含大量代碼項目，適用于畢業(yè)設計方向選取和實現(xiàn)、科研項目代碼指導，每一篇文章都是通過原理講解+代碼實戰(zhàn)進行思路構建的，如果有需要這方面的指導可以私信博主，獲取相關資源及指導！

本專欄文章介紹！

機器學習算法知識、數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型評估——原理+案例+代碼實戰(zhàn)

1、 機器學習之Python開源教程——專欄介紹及理論知識概述
2.、機器學習框架及評估指標詳解
3、Python監(jiān)督學習之分類算法的概述
4、數(shù)據(jù)預處理之數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)規(guī)約，數(shù)據(jù)變化和離散化
5、特征工程之One-Hot編碼、label-encoding、自定義編碼
6、卡方分箱、KS分箱、最優(yōu)IV分箱、樹結構分箱、自定義分箱
8、特征選取之單變量統(tǒng)計、基于模型選擇、迭代選擇

機器學習八大經(jīng)典分類萬能算法——代碼+案例項目開源、可直接應用于畢設+科研項目

10、機器學習分類算法之樸素貝葉斯
11、【萬字詳解·附代碼】機器學習分類算法之K近鄰（KNN）
12、《全網(wǎng)最強》詳解機器學習分類算法之決策樹（附可視化和代碼）
13、機器學習分類算法之支持向量機
14、機器學習分類算法之Logistic 回歸（邏輯回歸）
15、機器學習分類算法之隨機森林（集成學習算法）
16、機器學習分類算法之XGBoost（集成學習算法）
17、機器學習分類算法之LightGBM（梯度提升框架）

機器學習自然語言、推薦算法等領域知識——代碼案例開源、可直接應用于畢設+科研項目

18、【原理+代碼】Python實現(xiàn)Topsis分析法（優(yōu)劣解距離法）
19、機器學習推薦算法之關聯(lián)規(guī)則（Apriori）——支持度；置信度；提升度
20、機器學習推薦算法之關聯(lián)規(guī)則Apriori與FP-Growth算法詳解
21、機器學習推薦算法之協(xié)同過濾（基于用戶）【案例+代碼】
22、機器學習推薦算法之協(xié)同過濾（基于物品）【案例+代碼】
23、預測模型構建利器——基于logistic的列線圖（R語言）
24、基于surprise模塊快速搭建旅游產(chǎn)品推薦系統(tǒng)（代碼+原理）
25、機器學習自然語言處理之英文NLTK（代碼+原理）
26、機器學習之自然語言處理——中文分詞jieba庫詳解（代碼+原理）
27、機器學習之自然語言處理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec構建詞向量矩陣（代碼+原理）
28、【項目實戰(zhàn)】機器學習基于物品的旅游產(chǎn)品推薦系統(tǒng)
29、【自然語言實戰(zhàn)】機器學習之基于評論內(nèi)容的主題分類模型

機器學習配套資源推送

專欄配套資源推薦——部分展示（有需要可去對應文章或者評論區(qū)查看，可做畢設、科研參考資料）

30、自然語言處理之文本分類及文本情感分析資源大全（含代碼及其數(shù)據(jù)，可用于畢設參考?。?br> 31、基于Word2Vec構建多種主題分類模型（貝葉斯、KNN、隨機森林、決策樹、支持向量機、SGD、邏輯回歸、XGBoost…）
32、基于Word2Vec向量化的新聞分本分類.ipynb
33、智能詞云算法（一鍵化展示不同類型的詞云圖）運行生成HTML文件
34、 協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)資源（基于用戶-物品-Surprise）等案例操作代碼及講解
35、Python機器學習關聯(lián)規(guī)則資源（apriori算法、fpgrowth算法）原理講解
36、 機器學習-推薦系統(tǒng)（基于用戶）.ipynb
37、 機器學習-推薦系統(tǒng)（基于物品）.ipynb
38、旅游消費數(shù)據(jù)集——包含用戶id，用戶評分、產(chǎn)品類別、產(chǎn)品名稱等指標，可以作為推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集案例

進階版機器學習文章更新~

39、【進階版】機器學習之基本術語及模評估與選擇概念總結（01）
40、【進階版】機器學習之模型性能度量及比較檢驗和偏差與方差總結（02）
41、【進階版】機器學習之特征工程介紹及優(yōu)化方法引入（03）
42、【進階版】機器學習之特征降維、超參數(shù)調(diào)優(yōu)及檢驗方法（04）
43、【進階版】機器學習之線性模型介紹及過擬合欠擬合解決方法嶺回歸、loss回歸、elasticnet回歸（05）
44、【進階版】機器學習之決策樹知識與易錯點總結（06）
45、【進階版】機器學習之神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習基本知識和理論原理（07）
46、【進階版】機器學習與深度學習之前向傳播與反向傳播知識（08）
47、【進階版】機器學習之支持向量機細節(jié)回顧及原理完善（09）
18、【進階版】機器學習之貝葉斯分類器細節(jié)回顧及原理完善（10）
49、【進階版】機器學習之EM經(jīng)典算法原理+代碼（11）
50、【進階版】機器學習之集成學習介紹、隨機森林模型經(jīng)驗貼（12）
51、【進階版】 機器學習分類算法之XGBoost（集成學習算法）、LightGBM（梯度提升框架）（13）
52、【進階版】 機器學習之聚類算法原理詳解+案例解說（14）
53、【進階版】 機器學習之K均值聚類、層次聚類、密度聚類、實戰(zhàn)項目含代碼（15）
54、【進階版】 機器學習之主成分分析（PCA）、MDS算法、核化線性降維 （16）
55、【進階版】 機器學習之各類距離度量概念：歐氏距離、馬氏距離…（17）
56、【進階版】 機器學習之稀疏學習、特征選擇、過濾式選擇、包裹式選擇、正則化等（18）
57、【進階版】 機器學習之計算學習、PAC學習、VC維相關原理知識（19）
58、【進階版】 機器學習之半監(jiān)督學習、半監(jiān)督聚類、規(guī)則學習相關原理知識（20）
59、【進階版】 機器學習之隱馬爾可夫模型、條件隨機場、LDA話題模型（21）
60、【進階版】 機器學習之強化學習、蒙特卡羅、AlphaGo原理淺析（22）

專欄福利資源展示

有需要的可以訂閱專欄，或者點開卡片即可添加博主獲取路徑

機器學習全套通用源碼展示

包含從數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理，機器學習中的分類、回歸、聚類、集成學習、強化學習共40套源碼，包括網(wǎng)格搜索，參數(shù)調(diào)優(yōu)、交叉驗證等機器學習中的方法

Python可視化通用源碼

在機器學習中，我們無論是在數(shù)據(jù)的探索過程中還是在模型的展示中，都需要進行繪圖，在Python中，我們通過使用兩種庫即可完成所有的繪圖——matplotlib和pyecharts，下面包含這些的繪圖模板，不修改就可以使用，非常便捷，絕對是機器學習中的一把利器！

pyecharts繪圖案例模板大全（代碼可作為模板）

包含50多個繪圖模板文件項目，共計300多個繪圖模板代碼

Python全套語法知識思維導圖

如果你是一位Python不太熟悉（懂一些但是高級語法不了解），可以看一下我這里的全要思維導圖包含各類語法講解和知識點，有了好的基礎才能學習更加高階的知識

Python知識點思維導圖

上述資料和文件憑訂閱截圖，私信博主獲取

前期我們對機器學習的基礎知識，從基礎的概念到實用的代碼實戰(zhàn)演練，并且系統(tǒng)的了解了機器學習在分類算法上面的應用，同時也對機器學習的準備知識有了一個相當大的了解度，而且還拓展了一系列知識，如推薦算法、文本處理、圖像處理。以及交叉學科的應用，那么前期你如果認真的了解了這些知識，并加以利用和實現(xiàn)，相信你已經(jīng)對機器學習有了一個“量”的認識，接下來的，我將帶你繼續(xù)學習機器學習學習，并且全方位，系統(tǒng)性的了解和深入機器學習領域，達到一個“質(zhì)”的變化。

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機器學習Python算法知識點大全，包含sklearn中的機器學習模型和Python預處理的pandas和numpy知識點

訂閱之后，可以憑借截圖私信博主，或者添加文末卡片，博主會發(fā)送本專欄學習代碼和講義PPT，輔助你更加的高效學習和實踐

每文一語

機器學習是智能化的開端文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-401807.html

到了這里，關于【總目錄】機器學習原理剖析、開源實戰(zhàn)項目、全套學習指南（50篇合集）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！