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欢迎阅读 Python 机器学习系列教程的回归部分。这里，你应该已经安装了 Scikit-Learn。如果没有，安装它，以及 Pandas 和 Matplotlib。
这个章节介绍scikit-learn 所提供之机器学习资料集，最常用的主要有: 手写数字辨识 鸢尾花资料集 Ex 1: The digits 手写数字辨识 Ex 3: The iris 鸢尾花资料集
随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。
Reference CS229 课程讲义（中文） - Kivy-CN - GitHub 超参数选择 Grid Search 网格搜索 在高维空间中对一定区域进行遍历 Random Search 在高维空间中随机选择若干超参数 相关库（未使用） Hyperopt 用于超参数优化的 Python 库，其内部使用 Parzen 估计器的树来预测哪组超参数可能会得到好的结果。 GitHub - https
以下是根据不同语言类型和应用领域收集的各类工具库，持续更新中。 C 通用机器学习 Recommender - 一个产品推荐的C语言库，利用了协同过滤. 计算机视觉 CCV - C-based/Cached/Core Computer Vision Library ,是一个现代化的计算机视觉库。 VLFeat - VLFeat 是开源的 computer vision algorithms库, 有
Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
