tangyudi 的机器学习资源包，内容挺丰富的，适合刚入门 Python AI 或数据的你。逻辑回归、贝叶斯、聚类、降维这些基础算法全都带上了，连支持向量机和决策树也安排上了，基本能撑到学神经网络前的那一段。代码写得比较清晰，注释也还不错，跑起来问题不大。

逻辑回归的部分挺适合入门选手，变量怎么转、决策边界怎么画，代码一看就懂。你要是对逻辑回归不太熟，旁边这份PPT也可以一起看看，梳理得还蛮清楚的。

贝叶斯那块讲得比较全，连朴素贝叶斯和贝叶斯网络都有，还附了数据集训练用。实在不懂原理的，可以看看这篇教程配合理解。你要是喜欢用 Matlab，也有相关的建模资料：自回归建模。

聚类、降维部分代码比较紧凑，K-means 直接上手就能跑，PCA 那块用的也是常规写法，主要是帮你理顺“怎么把高维数据压缩后还不太失真”这事。

支持向量机代码量稍微多点，不过逻辑还算清晰，带了分类和回归的例子。你要想深入一点，推荐看看这套支持向量机系列，或者直接撸下Matlab 版本代码也行。

还有一份比较有意思的资料是VBLinLogit，用的是变分贝叶斯做线性回归和逻辑回归，适合对建模细节比较讲究的你。

，tangyudi 机器学习 1.zip这个包对想系统学机器学习基础的前端或 Python 同学来说，还挺友好的。建议用 Jupyter Notebook 跑，交互性强，调试起来也方便。如果你正准备从 0 到 1 学 AI，不妨下下来试试。