超全汇总!面向数据分析从业者的「机器学习手册」

数据管道

共 776字,需浏览 2分钟

 · 2021-01-23

大家好,我是宝器!

今天给大家分享一份面向数据分析从业者机器学习入门指南无需数学基础,通过简单易懂的描述,无痛入门机器学习。补全知识栈,沟通无障碍~

其中《特征工程系列》(12篇),包括:
  • 数据清洗

  • 特征筛选

  • 特征预处理

  • 各种特征构造


《机器学习笔记》(40篇),包括:
  • kNN聚类算法

  • 线性回归算法

  • 梯度下降

  • 罗辑回归

  • 决策树

  • 数据降维

  • 支持向量机

  • 集成学习


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合集目录

特征工程篇包括:


算法教程篇包括:


同时,为了帮助大家更好地在职场中成长,给大家推荐数据领域的一位大神:木东居士!做过数据仓库的小伙伴对于木东居士应该是不陌生的,居士从16年就开始在数据领域活跃,写下来很多在各个大厂中传播的数据相关的技术文章。
经过这几年的积累,居士的公众号内容已经不仅仅局限于技术,而是包含了技术、产品、管理和职场思考等各个视角的文章,也欢迎大家关注居士的公众号,在数据领域中大放光彩~
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