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机器学习-软件中的算法原理
Lasso回归-原理与自实现
讲解sklearn中Lasso回归是如何实现的，并用python复现代码
逻辑回归-原理与自实现
讲解matlab中逻辑回归是如何实现的，并用matlab、python复现代码
CART决策树-原理与自实现
讲解matlab中CART决策树是如何实现的，并用matlab、python复现代码
随机森林-原理与自实现
讲解sklearn中随机森林是如何实现的，并用python复现代码
Adaboost-原理与自实现
讲解sklearn中Adaboost是如何实现的，并用python复现代码
GBDT-原理与自实现
讲解sklearn中GBDT是如何实现的，并用python复现代码
PCA-原理与自实现
讲解sklearn中PCA是如何实现的，并用python复现代码
LDA线性判别-原理与自实现
讲解sklearn中LDA线性判别是如何实现的，并用python复现代码
FA因子分析-原理与自实现
讲解sklearn中FA因子分析是如何实现的，并用python复现代码
SVM支持向量机-原理与自实现
讲解libsvm3.25(即sklearn/matlab)中SVM的原理，并用python复现代码
祝大家学习顺利~
站长说明：新人学习，可以先看入门的课程和视频，通过视频和文档，基本就能把机器学习中一些概念和内容都理解了，也就入门了。
《进阶学习》与《实践专辑》都属于进阶学习，一个用于快速学习各种常见的模型和算法，另一个是对实际使用中的重点内容进行详细讲解
《算法原理》存放了各个算法的实现原理，是笔者扒出sklearn内部源码后整理并简化后的教程，可以了解各个算法在软件内部是如何实现的