Machine Learning Park
Gary 哥
本专栏主要分三大版块（Three Parts），主要用于分享与总结机器学习相关
- 机器学习基础
- 深度学习实践
- 工业应用
- 每个核心知识点都包含知识讲解和代码实现。
- 本专栏主要目的用于个人学习，亦不可以篇概全，请谅解，有问题可提出。
- 主要代码实现使用python，将同步到对应github仓库：Machine-Learning-Park，代码尽量做到注释详细，有误请联系我并指出。
- 由于公式块编辑器的缘故，github在线预览的markdown说明文档公式显示会出现错乱，可以关注我CSDN个人博客Machine Learning Park专栏来查看对应的内容，或者下载对应文档，建议使用Typora打开。
💭 思维导图展示：
🛎️ 说明:
- 本版块主要借助沐神的动手学深度学习(d2l)课程与李宏毅的机器学习系列课程。相关资料如下：
- 除了基础理论讲解外，版块还涉及计算机视觉和自然语言处理领域。由于个人精力有限，版块的重点会放在自然语言处理当中。若将来时间允许，也会对计算机视觉领域做深入讲解。
- 同时，理论探究的基础上，高度强调动手实践来实现。
💭 思维导图展示：
🛠️代码实现框架：
- Pytorch ⏳
- Tensorflow 🚏
- Others... ⛔
📓本版块主要内容：
- 实用机器学习技巧
- 数据科学相关比赛
| 所属板块 | 内容 | 作者 |
|---|---|---|
| Part1 机器学习基础 | 1 线性回归 | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 2 逻辑回归与Softmax | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 3 支持向量机 | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 4 集成方法 | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 5 聚类 | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 6 K近邻算法 | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 7 贝叶斯网络 | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 8 马尔科夫模型 | @Gary-code |
| Part1 机器学习基础 | 9 最大期望算法 | @Gary-code |
| Part2 深度学习实践 | 1 AI框架使用(Pytorch) | @Gary-code |
| Part2 深度学习实践 | 2 线性神经网络 | @Gary-code |
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