来自小姐姐的入门推荐：7个基本机器学习算法Python实现
岳排槐 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
有位美女小姐姐，刚刚在GitHub上放出一份福利。
嗯，正经的福利。
她总结了一份基本的机器学习算法，全部以纯Python（版本3.6+）实现。其中包括线性回归等七套算法，具体地址在此：
https://github.com/zotroneneis/machine_learning_basics
这7个算法，及代码实现地址：
- 线性回归，http://t.cn/REk46x1
- 逻辑回归，http://t.cn/REk4Kpp
- 感知器，http://t.cn/REk40Y5
- K近邻，http://t.cn/REk4H9I
- k平均聚类，http://t.cn/REk4rqI
- 只有一个隐层的简单神经网络，http://t.cn/REk4kHb
- 多类别逻辑回归，http://t.cn/REkbxOe
所有的算法都是从0开始实现，无需其他的机器学习库。
小姐姐也说明了：这套算法笔记是一个入门资料，主要用于对算法和底层结构进行基本了解，而不是提供最有效的实现。
这位好心的小姐姐名叫Anna-Lena Popkes，是一位来自德国波恩的计算机科学专业研究生，也是IAIS研究所的研究助理。
她的主要兴趣是机器学习，关注神经网络。“Machine learning can seem like magic. I love magic!”她在自己的主页上写道。
感谢她~
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