Python3机器学习实践

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本文持续更新基于实例的Sklearn、TensorFlow以及自编函数的机器学习Python3源代码，包括数据集的爬虫，数据的处理，算法理论推导以及算法的简单应用示例。

目前已经完成的机器学习算法：

一、入门篇

• Linear Regression (线性回归)
  • 实例：波士顿房屋价格预测

• Logistic Regression (逻辑回归)
  • 实例：心脏病预测
• Softmax Regression (SoftMax回归)
  • 实例：鸢尾花分类
• Kmeans++ Cluster (Kmeans++聚类)
  • 实例：葡萄酒聚类

二、初级篇

• 理论说明&公式推导
  • BP神经网络
• 回归实例：预测北京市Pm2.5
  • BP神经网络

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待更新算法：BPNN分类，支持向量机，决策树，CNN，RNN，集成……强化学习

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