machine_learning_basics

收录理由

这份仓库更像是一套教学笔记，而不是开箱即用的工具库。每个算法都用纯 Python 从零实现，不借助 scikit-learn 等现成库，因此每一步预测的推导过程都清晰可读，便于逐行理解。内容覆盖线性回归、逻辑回归、决策树、K 近邻、K 均值、支持向量机、主成分分析、感知机以及带一个隐藏层的简单神经网络，还额外准备了数值/类别数据和图像数据的预处理笔记本。所有笔记本都可以通过 Binder 在浏览器中直接运行，无需本地安装环境，不过两个预处理笔记本需要先自行下载数据集。作者刻意把可读性放在运行效率之前，这种取舍使得它特别适合自学入门，也适合用来带初级开发者熟悉机器学习的基本原理。