机器学习常用距离类型总结

逻辑回归是一种常见的机器学习算法，通常用于处理二分类问题。它通过拟合数据集中的观测数据来预测分类变量的可能性。逻辑回归广泛应用于医学、金融和市场预测等领域。

KNN算法是机器学习领域中的一种经典算法，它通过测量不同特征值之间的距离进行分类。该算法简单有效，适用于各种数据集类型，特别是在数据样本较少的情况下表现突出。通过选择适当的邻居数量（K值），KNN算法能够提供高准确度的分类和预测。

机器学习常用开源数据集 在进行机器学习项目时，使用真实数据至关重要。许多开源数据集涵盖了多个领域，为机器学习研究和应用提供了丰富的资源。 寻找开源数据集的途径： 数据仓库平台: 许多平台专门收集和整理开源数据集，例如 Google Dataset Search、Kaggle Datasets、UCI Machine Learning Repository 等。 相关领域网站: 许多研究机构或组织会发布自己领域内的开源数据集，例如医疗、金融、图像识别等。 数据挖掘、机器学习、深度学习的区别 数据挖掘 侧重于从数据中发现模式和规律，并利用算法模型进行分析。其核心目标是揭示数据变量之间的关系，

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

线性回归是机器学习中最基础也是最常见的算法之一，用于分析房屋销售数据等各种应用场景。

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

机器学习的资源我也翻过不少，最近发现一篇内容挺扎实的入门资料，适合你这种想系统梳理一下基础概念的人。讲得比较细，从什么是训练集、验证集、模型这些基本术语，到监督学习、无监督学习、强化学习这几类常见类型，再到实际用的算法，像是 SVM、KNN、PCA 全都有。数据怎么准备、模型怎么选、怎么训练、怎么评估……整个流程讲得还蛮清楚的，没那么学术腔，比较接地气。如果你是前端但对 AI 方向感兴趣，这篇文章算是个不错的起点。另外它还贴心地列出了一些框架工具，像 Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch 都有，适合初学者入门的时候做个对比参考。如果你手上项目有需要做简单分类或数据预测

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。