MachineLearning_Python__lawlite19机器学习教程合集

Python 的机器学习教程资源挺多，但“MachineLearning_Python__lawlite19”这个包还蛮值得一看。里面内容比较系统，监督学习、无监督学习、深度学习基本全覆盖，像线性回归、SVM、CNN这种常见算法都有示例代码。用的是scikit-learn、TensorFlow这些常用库，配合Pandas和Matplotlib也讲了不少数据和可视化的技巧。

监督学习的线性模型，比如sklearn.linear_model.LinearRegression，用起来简单，适合入门；分类问题也有逻辑回归、KNN、决策树这种经典套路，代码也不复杂。

无监督学习的聚类和PCA讲得也不错，像sklearn.cluster.KMeans用起来就直观，调参数时看图像效果也方便，调调n_clusters基本就能跑起来。

深度学习部分如果你感兴趣，资源包里也有TensorFlow和PyTorch的入门例子，比如CNN和RNN，适合做图像识别或文本生成那类任务，虽然不是深入，但够你上手。

整个资源看下来，适合想边学边练的开发者，代码注释也挺清晰。如果你平时用 Python 做数据，顺手学点机器学习也不亏。

你要是刚入门，建议配合这几个链接一起看，像Scikit-learn和Scikit-learn 与 Tensorflow 手册，都挺实用。