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这是什么？
一个中文教程项目，按照《机器学习实战》（Machine Learning in Action）一书中的练习，用 Python3 实现经典机器学习算法——kNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、回归、回归树和 AdaBoost——并配有讲解每章的博客文章。
一个中文教程项目，按照《机器学习实战》（Machine Learning in Action）一书中的练习，用 Python3 实现经典机器学习算法——kNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、回归、回归树和 AdaBoost——并配有讲解每章的博客文章。这是可安装的 Python 包还是只是示例脚本？它不是可通过 pip 安装的库——而是每章一个文件夹的独立 Python3 脚本合集，附带配套的博客文章，供你逐个阅读和运行。
它不是可通过 pip 安装的库——而是每章一个文件夹的独立 Python3 脚本合集，附带配套的博客文章，供你逐个阅读和运行。代码怎么运行？克隆仓库，用 python3 直接运行你想要的算法脚本（例如各自文件夹中的 kNN、决策树、SVM 或 AdaBoost 脚本）；没有构建步骤，也没有需要安装的包。
克隆仓库，用 python3 直接运行你想要的算法脚本（例如各自文件夹中的 kNN、决策树、SVM 或 AdaBoost 脚本）；没有构建步骤，也没有需要安装的包。需要安装 scikit-learn 或其他机器学习库吗？大多数算法用纯 Python/NumPy 从零实现，但少数章节（如 SVM 数字识别示例和 AdaBoost 对比）也展示了用 scikit-learn 解决相同任务的方法。
大多数算法用纯 Python/NumPy 从零实现，但少数章节（如 SVM 数字识别示例和 AdaBoost 对比）也展示了用 scikit-learn 解决相同任务的方法。这个项目还在活跃维护吗？该仓库与 2017 年讲解《机器学习实战》各章的博客系列绑定；最后的聚类部分标注着“更多精彩内容即将推出”，表明项目在 AdaBoost/回归/回归树之后并未继续扩展。
该仓库与 2017 年讲解《机器学习实战》各章的博客系列绑定；最后的聚类部分标注着“更多精彩内容即将推出”，表明项目在 AdaBoost/回归/回归树之后并未继续扩展。涵盖哪些算法？kNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM（简化版和完整 SMO，以及核 SVM）、AdaBoost、线性回归和 CART 回归树——每个算法都配有实例，如约会分类、隐形眼镜处方、垃圾邮件过滤、马疝病死亡率预测和二手乐高价格预测。
kNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM（简化版和完整 SMO，以及核 SVM）、AdaBoost、线性回归和 CART 回归树——每个算法都配有实例，如约会分类、隐形眼镜处方、垃圾邮件过滤、马疝病死亡率预测和二手乐高价格预测。在哪里可以找到每章的文字讲解？每章都链接到作者个人网站、CSDN 和知乎上的对应文章，Bilibili 上有配套视频，更新通过作者的微信公众号发布。
每章都链接到作者个人网站、CSDN 和知乎上的对应文章，Bilibili 上有配套视频，更新通过作者的微信公众号发布。它是基于某本书的吗？是的，它按照《机器学习实战》（Machine Learning in Action）中的练习，用 Python3 重新实现，而不是沿用书中原有的 Python2 代码。
是的，它按照《机器学习实战》（Machine Learning in Action）中的练习，用 Python3 重新实现，而不是沿用书中原有的 Python2 代码。What are similar projects?ailearning, python-machine-learning-book, lihang-code, Statistical-Learning-Method_Code, 100-Days-Of-ML-Code, machine-learning-zoomcamp, mml-book.github.io, Complete-Python-3-Bootcamp
ailearning, python-machine-learning-book, lihang-code, Statistical-Learning-Method_Code, 100-Days-Of-ML-Code, machine-learning-zoomcamp, mml-book.github.io, Complete-Python-3-BootcampWhich topics is it in?svm, from-scratch, scikit-learn, classification, students, python3, examples, algorithms, course, data-science, book, artificial-intelligence
svm, from-scratch, scikit-learn, classification, students, python3, examples, algorithms, course, data-science, book, artificial-intelligence