# Machine-Learning-From-Scratch

**Repository Path**: emcdesign/Machine-Learning-From-Scratch

## Basic Information

- **Project Name**: Machine-Learning-From-Scratch
- **Description**: 系统梳理机器学习的各个知识点。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-03-20
- **Last Updated**: 2021-11-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Machine-Learning-From-Scratch



每天30分钟，系统梳理机器学习的各个知识点，概念+原理+代码。

[项目地址](https://machine-learning-from-scratch.readthedocs.io/zh_CN/latest/)

## 目录

**1. 数据处理**

  -    数据探索
  -    特征清洗
  -    特征工程
  -    特征选择
      （该部分内容已迁移至 [这里](https://github.com/Yimeng-Zhang/feature-engineering-and-feature-selection)）

**2. 数学基础**

  -    单变量微积分 
  -    多变量微积分
  -    线性代数
  -    概率论
  -    统计学（TODO）
  -    最优化算法

**3. 机器学习算法**

  -    模型评估与模型调优
  -    正则化（TODO）
  -    损失函数（TODO）




## 推荐资料

以下资料如有电子版，均已放置在 /reference 目录下。

1. 《Machine Learning for Humans》 科普读物，用精致的语言、浅显的案例，描述了机器学习的基本概念 。原文由 Vishal Maini 在 Medium平台上发布 。[链接]( https://medium.com/@v_maini)
2. Feature Engineering & Feature Selection Udemy Course by Soledad Galli  [课程1](https://www.udemy.com/feature-engineering-for-machine-learning/learn/v4/overview) [课程2](https://www.udemy.com/feature-selection-for-machine-learning/learn/v4/overview) 。很少有的几门专门讲特征工程的网络课程。Udemy 出品，需要收费。
3. 《Machine Learning》很赞的一个脑图，总结机器学习里的很多基础概念。[链接](https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap)
4. 《Python Data Science Cheat Sheets》有了这份 Python 小抄表简直作弊。 [链接](https://github.com/13918078239/Machine-Learning-From-Scratch/tree/master/reference)
5. 《Calculus Cheat Sheet》对微积分知识的精炼总结。[链接](http://tutorial.math.lamar.edu/pdf/Calculus_Cheat_Sheet_All.pdf)