/Machine_Learning_Code_Implementation

Mathematical derivation and pure Python code implementation of machine learning algorithms.

Primary LanguageJupyter Notebook

机器学习 公式推导与代码实现

李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的西瓜书《机器学习》一直国内机器学习领域的经典教材。本书在这两本书理论框架的基础上,补充了必要的代码实现思路和逻辑过程。

本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上,分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型4个大类26个经典算法进行了相对完整的公式推导和必要的代码实现,旨在帮助机器学习入门读者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。本书可作为《统计学习方法》和西瓜书《机器学习》的补充材料。


使用说明

本仓库为《机器学习 公式推导与代码实现》一书配套代码库,相较于书中代码而言,仓库代码随时保持更新和迭代。目前仓库只开源了全书的代码,全书内容后续也会在仓库中开源。本仓库已经根据书中章节将代码分目录整理好,读者可直接点击相关章节使用该章节代码。


纸质版


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配套PPT

为方便大家更好的使用本书,本书也配套了随书的PPT,购买过纸质书的读者可以在机器学习实验室公众号联系作者获取。


第1章示例


第2章示例


第7章示例


第12章示例


第23章示例

配套视频讲解(更新中)

为了帮助广大读者更好地学习和掌握机器学习的一般理论和方法,笔者在PPT基础上同时在为全书配套讲解视频。包括模型的公式手推和代码的讲解。

第一章:机器学习入门


全书勘误表

勘误表:勘误表


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