From 07a90676a410d7da9a7ec7a874a7183cf8275bd6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=9D=8E=E9=97=AF?= Date: Thu, 24 Dec 2020 11:43:34 +0800 Subject: [PATCH 1/2] =?UTF-8?q?=E6=94=B9=E5=9F=9F=E5=90=8D?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 54 +++++++++++++++++++++++++++--------------------------- 1 file changed, 27 insertions(+), 27 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index e4b4694..79152bd 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -2,35 +2,35 @@ MachineLearningCourse ============== _读本人更多原创文章，欢迎关注微信订阅号_ -SharEDITor +lcsays _欢迎关注我的另外两个github项目_ - * [_教你成为全栈工程师_](https://github.com/warmheartli/FullStackDeveloperCourse) - * [_自己动手做聊天机器人教程_](https://github.com/warmheartli/ChatBotCourse) + * [_教你成为全栈工程师_](https://github.com/lcdevelop/FullStackDeveloperCourse) + * [_自己动手做聊天机器人教程_](https://github.com/lcdevelop/ChatBotCourse) 机器学习精简入门教程 ============== - * [机器学习教程 一-不懂这些线性代数知识 别说你是搞机器学习的](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=1)(2016-04-01) - * [机器学习教程 二-安装octave绘制3D函数图像](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=28)(2016-04-30) - * [机器学习教程 三-用scikit-learn求解一元线性回归问题](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=53)(2016-05-30) - * [机器学习教程 四-用scikit-learn求解多元线性回归问题](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=54)(2016-05-30) - * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=55)(2016-05-31) - * [机器学习教程 六-用scikit-learn求解多项式回归问题](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=56)(2016-06-01) - * [机器学习教程 七-用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=57)(2016-06-01) - * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=58)(2016-06-01) - * [机器学习教程 九-二元分类效果的评估方法](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=59)(2016-06-02) - * [机器学习教程 十-用scikit-learn的网格搜索快速找到最优模型参数](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=60)(2016-06-02) - * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=61)(2016-06-03) - * [机器学习教程 十二-神经网络模型的原理](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=91)(2016-07-29) - * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=93)(2016-08-03) - * [机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=94)(2016-08-03) - * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=95)(2016-08-06) - * [机器学习教程 十六-深究熵的概念和公式以及最大熵原理](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=98)(2016-08-17) - * [机器学习教程 十七-逻辑回归公式的数学推导](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=102)(2016-08-24) - * [机器学习教程 十八-R语言特征工程实战](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=106)(2016-09-01) - * [机器学习教程 十九-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（一）](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=107)(2016-09-03) - * [机器学习教程 二十-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（二）](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=108)(2016-09-03) - * [机器学习教程 二十一-R语言炫技必备基本功](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=109)(2016-09-06) - * [机器学习教程 二十二-一小时掌握R语言数据可视化](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=110)(2016-09-13) - * [机器学习教程 二十三-R语言强大工具包ggplot绘图以外的那些事](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=111)(2016-09-13) - * [机器学习教程 二十四-[吐血整理]涉及面最广的机器学习资料大全](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=123)(2017-02-16) + * [机器学习教程 一-不懂这些线性代数知识 别说你是搞机器学习的](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=1)(2016-04-01) + * [机器学习教程 二-安装octave绘制3D函数图像](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=28)(2016-04-30) + * [机器学习教程 三-用scikit-learn求解一元线性回归问题](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=53)(2016-05-30) + * [机器学习教程 四-用scikit-learn求解多元线性回归问题](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=54)(2016-05-30) + * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=55)(2016-05-31) + * [机器学习教程 六-用scikit-learn求解多项式回归问题](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=56)(2016-06-01) + * [机器学习教程 七-用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=57)(2016-06-01) + * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=58)(2016-06-01) + * [机器学习教程 九-二元分类效果的评估方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=59)(2016-06-02) + * [机器学习教程 十-用scikit-learn的网格搜索快速找到最优模型参数](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=60)(2016-06-02) + * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=61)(2016-06-03) + * [机器学习教程 十二-神经网络模型的原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=91)(2016-07-29) + * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=93)(2016-08-03) + * [机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=94)(2016-08-03) + * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=95)(2016-08-06) + * [机器学习教程 十六-深究熵的概念和公式以及最大熵原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=98)(2016-08-17) + * [机器学习教程 十七-逻辑回归公式的数学推导](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=102)(2016-08-24) + * [机器学习教程 十八-R语言特征工程实战](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=106)(2016-09-01) + * [机器学习教程 十九-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（一）](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=107)(2016-09-03) + * [机器学习教程 二十-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（二）](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=108)(2016-09-03) + * [机器学习教程 二十一-R语言炫技必备基本功](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=109)(2016-09-06) + * [机器学习教程 二十二-一小时掌握R语言数据可视化](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=110)(2016-09-13) + * [机器学习教程 二十三-R语言强大工具包ggplot绘图以外的那些事](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=111)(2016-09-13) + * [机器学习教程 二十四-[吐血整理]涉及面最广的机器学习资料大全](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=123)(2017-02-16) From 077de4b083ce6d78a4a83974368b2de208cf61e3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Mon, 18 Jul 2022 17:23:17 +0800 Subject: [PATCH 2/2] =?UTF-8?q?=E8=BF=81=E7=A7=BB=E7=BD=91=E7=AB=99?= =?UTF-8?q?=E5=88=B0codemeteors?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 48 ++++++++++++++++++++++++------------------------ 1 file changed, 24 insertions(+), 24 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 79152bd..ad64714 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -10,27 +10,27 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ 机器学习精简入门教程 ============== - * [机器学习教程 一-不懂这些线性代数知识 别说你是搞机器学习的](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=1)(2016-04-01) - * [机器学习教程 二-安装octave绘制3D函数图像](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=28)(2016-04-30) - * [机器学习教程 三-用scikit-learn求解一元线性回归问题](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=53)(2016-05-30) - * [机器学习教程 四-用scikit-learn求解多元线性回归问题](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=54)(2016-05-30) - * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=55)(2016-05-31) - * [机器学习教程 六-用scikit-learn求解多项式回归问题](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=56)(2016-06-01) - * [机器学习教程 七-用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=57)(2016-06-01) - * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=58)(2016-06-01) - * [机器学习教程 九-二元分类效果的评估方法](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=59)(2016-06-02) - * [机器学习教程 十-用scikit-learn的网格搜索快速找到最优模型参数](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=60)(2016-06-02) - * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=61)(2016-06-03) - * [机器学习教程 十二-神经网络模型的原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=91)(2016-07-29) - * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=93)(2016-08-03) - * [机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=94)(2016-08-03) - * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=95)(2016-08-06) - * [机器学习教程 十六-深究熵的概念和公式以及最大熵原理](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=98)(2016-08-17) - * [机器学习教程 十七-逻辑回归公式的数学推导](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=102)(2016-08-24) - * [机器学习教程 十八-R语言特征工程实战](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=106)(2016-09-01) - * [机器学习教程 十九-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（一）](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=107)(2016-09-03) - * [机器学习教程 二十-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（二）](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=108)(2016-09-03) - * [机器学习教程 二十一-R语言炫技必备基本功](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=109)(2016-09-06) - * [机器学习教程 二十二-一小时掌握R语言数据可视化](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=110)(2016-09-13) - * [机器学习教程 二十三-R语言强大工具包ggplot绘图以外的那些事](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=111)(2016-09-13) - * [机器学习教程 二十四-[吐血整理]涉及面最广的机器学习资料大全](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=123)(2017-02-16) + * [机器学习教程 一-不懂这些线性代数知识 别说你是搞机器学习的](https://blog.codemeteors.com/tutorial/1)(2016-04-01) + * [机器学习教程 二-安装octave绘制3D函数图像](https://blog.codemeteors.com/tutorial/28)(2016-04-30) + * [机器学习教程 三-用scikit-learn求解一元线性回归问题](https://blog.codemeteors.com/tutorial/53)(2016-05-30) + * [机器学习教程 四-用scikit-learn求解多元线性回归问题](https://blog.codemeteors.com/tutorial/54)(2016-05-30) + * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](https://blog.codemeteors.com/tutorial/55)(2016-05-31) + * [机器学习教程 六-用scikit-learn求解多项式回归问题](https://blog.codemeteors.com/tutorial/56)(2016-06-01) + * [机器学习教程 七-用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合](https://blog.codemeteors.com/tutorial/57)(2016-06-01) + * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](https://blog.codemeteors.com/tutorial/58)(2016-06-01) + * [机器学习教程 九-二元分类效果的评估方法](https://blog.codemeteors.com/tutorial/59)(2016-06-02) + * [机器学习教程 十-用scikit-learn的网格搜索快速找到最优模型参数](https://blog.codemeteors.com/tutorial/60)(2016-06-02) + * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](https://blog.codemeteors.com/tutorial/61)(2016-06-03) + * [机器学习教程 十二-神经网络模型的原理](https://blog.codemeteors.com/tutorial/91)(2016-07-29) + * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](https://blog.codemeteors.com/tutorial/93)(2016-08-03) + * [机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别](https://blog.codemeteors.com/tutorial/94)(2016-08-03) + * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](https://blog.codemeteors.com/tutorial/95)(2016-08-06) + * [机器学习教程 十六-深究熵的概念和公式以及最大熵原理](https://blog.codemeteors.com/tutorial/98)(2016-08-17) + * [机器学习教程 十七-逻辑回归公式的数学推导](https://blog.codemeteors.com/tutorial/102)(2016-08-24) + * [机器学习教程 十八-R语言特征工程实战](https://blog.codemeteors.com/tutorial/106)(2016-09-01) + * [机器学习教程 十九-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（一）](https://blog.codemeteors.com/tutorial/107)(2016-09-03) + * [机器学习教程 二十-看数据科学家是如何找回丢失的数据的（二）](https://blog.codemeteors.com/tutorial/108)(2016-09-03) + * [机器学习教程 二十一-R语言炫技必备基本功](https://blog.codemeteors.com/tutorial/109)(2016-09-06) + * [机器学习教程 二十二-一小时掌握R语言数据可视化](https://blog.codemeteors.com/tutorial/110)(2016-09-13) + * [机器学习教程 二十三-R语言强大工具包ggplot绘图以外的那些事](https://blog.codemeteors.com/tutorial/111)(2016-09-13) + * [机器学习教程 二十四-[吐血整理]涉及面最广的机器学习资料大全](https://blog.codemeteors.com/tutorial/123)(2017-02-16)