README.md

100days-ML-code（翻译+ 实操）

1 原文----Avik-jain/100-days-of-ML

2 翻译汉化项目----MachineLearning100/100-Days-Of-ML-Code

ps:个人认为：谷歌翻译水平，无详细注释讲解，仅仅适合参考或者快食。

• Tip🌟 ：如果下面 ipynb 文件打开速度过慢或者打不开，可以将文件链接复制到 https://nbviewer.jupyter.org/ 进行打开

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1. Day1---Data preprocessing

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2. Day2---Simple linear regression

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3. Day3---Multiple linear regression

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4. Day4+Day5+Day6---Logistic regression

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5. Day7-8-9-10---KNN

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6. Day 11-12-13-14---SVM

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7. Day 15-16-17 --- Data Visualization

1. Data Visualization by Pandas(matplotlib)

2. Data Visualization by Seaborn

3. Time series data Visualization

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8. Day 18-19-20 --- Linear Algebra

• 线性代数基础知识快速学习回顾

• 笔记内容为 3blue1brown 线性代数系列视频课程学习记录。

• 文档没有添加目录，因为内容不多,建议按照顺序阅读，便于理解。

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8. Day 21-22-23 --- Probability and Mathematical Statistics

• 概率论基础知识快速学习回顾

• 本篇笔记主要是概率论相关知识学习，数理统计相关在下一篇。

• 主要参考：

  《概率论与数理统计》齐民友, 武汉大学

  《Probability and Statistics》Morris H. DeGroot , Carnegie Mellon University