机器学习和数据科学项目的代码资源，真挺值得一看。分类、回归、聚类这些经典玩法全覆盖了，而且不仅有KNN、SVM这些常见模型，还整合了交叉验证方法，比如LOOCV、K 折啥的，跑得通、改得动，用起来也顺手。

回归这块分类得比较细，线性回归、逻辑回归到树模型都有，连降维、正则化都提到了，挺全的。你要是做 BMI 预测、健康数据这类项目，真的蛮适合拿来借鉴的，尤其是7 倍 KNN能跑到 81.54%的准确率，表现还不错。

课程项目里面的分类器实现几乎是个小型工具库了，和stats 415的教学内容配合得蛮好。想搞明白怎么选模型、怎么理解偏差和方差、甚至怎么挑变量，这里面基本都有实践案例。你要是不太确定自己的模型选得对不对，这份资源可以给你不少启发。

还有一些挺实用的相关文章可以参考，像SSA-XGBoost交叉验证、Spark ML 管道这些，搞大数据的可以顺手看看，跟项目结合蛮紧的。如果你常在Matlab里搞回归，那篇SVR/RVR也别错过。

建议你看代码的时候，重点关注不同分类器是怎么组织的，比如KNN和LDA的参数设置，再结合交叉验证一起试试，效果一般都还不错。如果你有自己的健康类数据集，用它来跑一遍，调调参数，也许就能整出个还挺靠谱的模型。