From df5f12df227725a9e3dfb2a5757280d25b46a76b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Sat, 6 Aug 2016 09:28:08 +0800 Subject: [PATCH 01/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index a6790eb..276291b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -24,3 +24,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [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年07月29日) * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=93)(2016年08月03日) * [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年08月03日) + * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=95)(2016年08月06日) From c842d94bb006211e72dea7f8d3f80034defb4a9d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: 2016年8月17日 08:58:13 +0800 Subject: [PATCH 02/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index 276291b..1a2e336 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -25,3 +25,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=93)(2016年08月03日) * [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年08月03日) * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=95)(2016年08月06日) + * [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年08月17日) From fd8f6e7ec6367debc56e18725275c56b0a413c29 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: 2016年8月25日 09:40:01 +0800 Subject: [PATCH 03/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index 1a2e336..5354f75 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -26,3 +26,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [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年08月03日) * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=95)(2016年08月06日) * [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年08月17日) + * [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年08月24日) From b4ec151f710cfe970790d7d05ac4f27a85e07dca Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Fri, 2 Sep 2016 08:07:16 +0800 Subject: [PATCH 04/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index 5354f75..60b8630 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -27,3 +27,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=95)(2016年08月06日) * [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年08月17日) * [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年08月24日) + * [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年09月01日) From 5c19983c06eff888329c5c5ee0d55d1bfa1540ee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Sat, 3 Sep 2016 09:21:11 +0800 Subject: [PATCH 05/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index 60b8630..1a5e415 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -28,3 +28,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [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年08月17日) * [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年08月24日) * [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年09月01日) + * [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年09月03日) From cdfae217df2c8c3419229956ff1bc0b33324b8c1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Sat, 3 Sep 2016 17:55:29 +0800 Subject: [PATCH 06/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index 1a5e415..ad7eb05 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -29,3 +29,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [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年08月24日) * [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年09月01日) * [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年09月03日) + * [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年09月03日) From 4bab04c7604a210b9a365edbdfe72ba8bb064213 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: Tue, 6 Sep 2016 09:27:57 +0800 Subject: [PATCH 07/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index ad7eb05..ccfa2c4 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -30,3 +30,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [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年09月01日) * [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年09月03日) * [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年09月03日) + * [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年09月06日) From ef2a9f1c3c45260c0da759e8c054e4f7a00fc93b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: 2016年9月14日 09:40:02 +0800 Subject: [PATCH 08/11] update --- README.md | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index ccfa2c4..5d58539 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -31,3 +31,5 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [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年09月03日) * [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年09月03日) * [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年09月06日) + * [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年09月13日) + * [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年09月13日) From ed3b710bc371790afaaf06c46540ccd714cee9bd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: 2017年2月16日 09:32:33 +0800 Subject: [PATCH 09/11] update --- README.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/README.md b/README.md index 5d58539..e4b4694 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -33,3 +33,4 @@ _欢迎关注我的另外两个github项目_ * [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年09月06日) * [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年09月13日) * [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年09月13日) + * [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年02月16日) From 07a90676a410d7da9a7ec7a874a7183cf8275bd6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E6=9D=8E=E9=97=AF?= Date: 2020年12月24日 11:43:34 +0800 Subject: [PATCH 10/11] =?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年04月01日) - * [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年04月30日) - * [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年05月30日) - * [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年05月30日) - * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=55)(2016年05月31日) - * [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年06月01日) - * [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年06月01日) - * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=58)(2016年06月01日) - * [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年06月02日) - * [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年06月02日) - * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=61)(2016年06月03日) - * [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年07月29日) - * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=93)(2016年08月03日) - * [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年08月03日) - * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.shareditor.com/blogshow/?blogId=95)(2016年08月06日) - * [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年08月17日) - * [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年08月24日) - * [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年09月01日) - * [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年09月03日) - * [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年09月03日) - * [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年09月06日) - * [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年09月13日) - * [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年09月13日) - * [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年02月16日) + * [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年04月01日) + * [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年04月30日) + * [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年05月30日) + * [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年05月30日) + * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=55)(2016年05月31日) + * [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年06月01日) + * [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年06月01日) + * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=58)(2016年06月01日) + * [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年06月02日) + * [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年06月02日) + * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=61)(2016年06月03日) + * [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年07月29日) + * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=93)(2016年08月03日) + * [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年08月03日) + * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=95)(2016年08月06日) + * [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年08月17日) + * [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年08月24日) + * [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年09月01日) + * [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年09月03日) + * [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年09月03日) + * [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年09月06日) + * [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年09月13日) + * [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年09月13日) + * [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年02月16日) From 077de4b083ce6d78a4a83974368b2de208cf61e3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lichuang Date: 2022年7月18日 17:23:17 +0800 Subject: [PATCH 11/11] =?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年04月01日) - * [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年04月30日) - * [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年05月30日) - * [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年05月30日) - * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=55)(2016年05月31日) - * [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年06月01日) - * [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年06月01日) - * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=58)(2016年06月01日) - * [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年06月02日) - * [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年06月02日) - * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=61)(2016年06月03日) - * [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年07月29日) - * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=93)(2016年08月03日) - * [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年08月03日) - * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](http://www.lcsays.com/blogshow/?blogId=95)(2016年08月06日) - * [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年08月17日) - * [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年08月24日) - * [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年09月01日) - * [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年09月03日) - * [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年09月03日) - * [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年09月06日) - * [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年09月13日) - * [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年09月13日) - * [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年02月16日) + * [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年04月01日) + * [机器学习教程 二-安装octave绘制3D函数图像](https://blog.codemeteors.com/tutorial/28)(2016年04月30日) + * [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年05月30日) + * [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年05月30日) + * [机器学习教程 五-用matplotlib绘制精美的图表](https://blog.codemeteors.com/tutorial/55)(2016年05月31日) + * [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年06月01日) + * [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年06月01日) + * [机器学习教程 八-用scikit-learn做特征提取](https://blog.codemeteors.com/tutorial/58)(2016年06月01日) + * [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年06月02日) + * [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年06月02日) + * [机器学习教程 十一-用scikit-learn做聚类分析](https://blog.codemeteors.com/tutorial/61)(2016年06月03日) + * [机器学习教程 十二-神经网络模型的原理](https://blog.codemeteors.com/tutorial/91)(2016年07月29日) + * [机器学习教程 十三-用scikit-learn做逻辑回归](https://blog.codemeteors.com/tutorial/93)(2016年08月03日) + * [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年08月03日) + * [机器学习教程 十五-细解卷积神经网络](https://blog.codemeteors.com/tutorial/95)(2016年08月06日) + * [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年08月17日) + * [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年08月24日) + * [机器学习教程 十八-R语言特征工程实战](https://blog.codemeteors.com/tutorial/106)(2016年09月01日) + * [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年09月03日) + * [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年09月03日) + * [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年09月06日) + * [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年09月13日) + * [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年09月13日) + * [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年02月16日)

AltStyle によって変換されたページ (->オリジナル) /