写在前面
我为了更加的高效的学习，需要不断地输入和输出
相信不管此时的你是怀着好奇心打开这篇文章；还是偶然间刷到这篇博文；或者带有学习目的性走到这片领域，我都相信，面前的你一定会成功，因为你懂得投资和学习。学习是一个不断发展的过程，我们要用联系的眼光看待事物，也要用发展的眼光考虑未来，更要有适度的投资建设自己。
不是每一次的遇见都是那么的巧合，也不是每一次的邂逅都会成就一段美好，所以你要相信，你和这篇文章的遇见也是更高层次的探索。
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本专栏的介绍是：详解机器学习的理论知识和底层原理 ；剖析并解读机器学习的算法和实际应用 ；构建实际案例进行进行机器学习的运用 ；提供更多的实操数据项目进行演示 ；将机器学习应用到实际的生活当中来 ；监督学习，非监督学习，集成学习，强化学习…
如果你是初入机器学习的小白；如果你是学生党想要突破学校老师的教法，自己需要去项目实践；如果你是科研党，不知道如何选择模型；如果你是想要提升自己的能力，你都可以学习本专栏，总的来说，机器学习在学完Python语法之后，深入的了解和应用数据分析之后，你就可以进阶机器学习了，机器学习并不是那么的晦涩难懂，也没有那么的遥不可及，只要你喜欢，只要你愿意，来到这里都不是问题！
本专栏包含大量代码项目，适用于毕业设计方向选取和实现、科研项目代码指导，每一篇文章都是通过原理讲解+代码实战进行思路构建的，如果有需要这方面的指导可以私信博主，获取相关资源及指导！
本专栏文章介绍！
机器学习算法知识、数据预处理、特征工程、模型评估——原理+案例+代码实战
1、 机器学习之Python开源教程——专栏介绍及理论知识概述
2.、机器学习框架及评估指标详解
3、Python监督学习之分类算法的概述
4、数据预处理之数据清理，数据集成，数据规约，数据变化和离散化
5、特征工程之One-Hot编码、label-encoding、自定义编码
6、卡方分箱、KS分箱、最优IV分箱、树结构分箱、自定义分箱
8、特征选取之单变量统计、基于模型选择、迭代选择
机器学习八大经典分类万能算法——代码+案例项目开源、可直接应用于毕设+科研项目
10、机器学习分类算法之朴素贝叶斯
11、【万字详解·附代码】机器学习分类算法之K近邻（KNN）
12、《全网最强》详解机器学习分类算法之决策树（附可视化和代码）
13、机器学习分类算法之支持向量机
14、机器学习分类算法之Logistic 回归（逻辑回归）
15、机器学习分类算法之随机森林（集成学习算法）
16、机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
17、机器学习分类算法之LightGBM（梯度提升框架）
机器学习自然语言、推荐算法等领域知识——代码案例开源、可直接应用于毕设+科研项目
18、【原理+代码】Python实现Topsis分析法（优劣解距离法）
19、机器学习推荐算法之关联规则（Apriori）——支持度；置信度；提升度
20、机器学习推荐算法之关联规则Apriori与FP-Growth算法详解
21、机器学习推荐算法之协同过滤（基于用户）【案例+代码】
22、机器学习推荐算法之协同过滤（基于物品）【案例+代码】
23、预测模型构建利器——基于logistic的列线图（R语言）
24、基于surprise模块快速搭建旅游产品推荐系统（代码+原理）
25、机器学习自然语言处理之英文NLTK（代码+原理）
26、机器学习之自然语言处理——中文分词jieba库详解（代码+原理）
27、机器学习之自然语言处理——基于TfidfVectorizer和CountVectorizer及word2vec构建词向量矩阵（代码+原理）
28、【项目实战】机器学习基于物品的旅游产品推荐系统
29、【自然语言实战】机器学习之基于评论内容的主题分类模型
机器学习配套资源推送
专栏配套资源推荐——部分展示（有需要可去对应文章或者评论区查看，可做毕设、科研参考资料）
30、自然语言处理之文本分类及文本情感分析资源大全（含代码及其数据，可用于毕设参考！）
31、基于Word2Vec构建多种主题分类模型（贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机、SGD、逻辑回归、XGBoost…）
32、基于Word2Vec向量化的新闻分本分类.ipynb
33、智能词云算法（一键化展示不同类型的词云图）运行生成HTML文件
34、 协同过滤推荐系统资源（基于用户-物品-Surprise）等案例操作代码及讲解
35、Python机器学习关联规则资源（apriori算法、fpgrowth算法）原理讲解
36、 机器学习-推荐系统（基于用户）.ipynb
37、 机器学习-推荐系统（基于物品）.ipynb
38、旅游消费数据集——包含用户id，用户评分、产品类别、产品名称等指标，可以作为推荐系统的数据集案例
进阶版机器学习文章更新~
39、【进阶版】机器学习之基本术语及模评估与选择概念总结（01）
40、【进阶版】机器学习之模型性能度量及比较检验和偏差与方差总结（02）
41、【进阶版】机器学习之特征工程介绍及优化方法引入（03）
42、【进阶版】机器学习之特征降维、超参数调优及检验方法（04）
43、【进阶版】机器学习之线性模型介绍及过拟合欠拟合解决方法岭回归、loss回归、elasticnet回归（05）
44、【进阶版】机器学习之决策树知识与易错点总结（06）
45、【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理（07）
46、【进阶版】机器学习与深度学习之前向传播与反向传播知识（08）
47、【进阶版】机器学习之支持向量机细节回顾及原理完善（09）
18、【进阶版】机器学习之贝叶斯分类器细节回顾及原理完善（10）
49、【进阶版】机器学习之EM经典算法原理+代码（11）
50、【进阶版】机器学习之集成学习介绍、随机森林模型经验贴（12）
51、【进阶版】 机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）、LightGBM（梯度提升框架）（13）
52、【进阶版】 机器学习之聚类算法原理详解+案例解说（14）
53、【进阶版】 机器学习之K均值聚类、层次聚类、密度聚类、实战项目含代码（15）
54、【进阶版】 机器学习之主成分分析（PCA）、MDS算法、核化线性降维 （16）
55、【进阶版】 机器学习之各类距离度量概念：欧氏距离、马氏距离…（17）
56、【进阶版】 机器学习之稀疏学习、特征选择、过滤式选择、包裹式选择、正则化等（18）
57、【进阶版】 机器学习之计算学习、PAC学习、VC维相关原理知识（19）
58、【进阶版】 机器学习之半监督学习、半监督聚类、规则学习相关原理知识（20）
59、【进阶版】 机器学习之隐马尔可夫模型、条件随机场、LDA话题模型（21）
60、【进阶版】 机器学习之强化学习、蒙特卡罗、AlphaGo原理浅析（22）
专栏福利资源展示
有需要的可以订阅专栏，或者点开卡片即可添加博主获取路径
机器学习全套通用源码展示
包含从数据分析数据处理，机器学习中的分类、回归、聚类、集成学习、强化学习共40套源码，包括网格搜索，参数调优、交叉验证等机器学习中的方法
Python可视化通用源码
在机器学习中，我们无论是在数据的探索过程中还是在模型的展示中，都需要进行绘图，在Python中，我们通过使用两种库即可完成所有的绘图——matplotlib和pyecharts，下面包含这些的绘图模板，不修改就可以使用，非常便捷，绝对是机器学习中的一把利器！
pyecharts绘图案例模板大全（代码可作为模板）
包含50多个绘图模板文件项目，共计300多个绘图模板代码
Python全套语法知识思维导图
如果你是一位Python不太熟悉（懂一些但是高级语法不了解），可以看一下我这里的全要思维导图包含各类语法讲解和知识点，有了好的基础才能学习更加高阶的知识
Python知识点思维导图
上述资料和文件凭订阅截图，私信博主获取
前期我们对机器学习的基础知识，从基础的概念到实用的代码实战演练，并且系统的了解了机器学习在分类算法上面的应用，同时也对机器学习的准备知识有了一个相当大的了解度，而且还拓展了一系列知识，如推荐算法、文本处理、图像处理。以及交叉学科的应用，那么前期你如果认真的了解了这些知识，并加以利用和实现，相信你已经对机器学习有了一个“量”的认识，接下来的，我将带你继续学习机器学习学习，并且全方位，系统性的了解和深入机器学习领域，达到一个“质”的变化。
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机器学习Python算法知识点大全，包含sklearn中的机器学习模型和Python预处理的pandas和numpy知识点
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到了这里，关于【总目录】机器学习原理剖析、开源实战项目、全套学习指南（50篇合集）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
