《动手学深度学习》PyTorch版本和TendorFlow版本（内有所有代码和PDF版下载地址）

动手学深度学习(李沐)的pytorch版本（包含代码和PDF版本），《动手学深度学习》PyTorch版本TendorFlow版本（内有所有代码和PDF版下载地址）

本篇文章将会讲解CART算法的实现和树的剪枝方法，通过测试不同的数据集，学习CART算法和树剪枝技术。

【代码】用python获取.csv文件中某一列或者某些列。

cv2.error: OpenCV(3.4.2) c:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.hpp:253: error: (-215:Assertion failed) VScn'......'

前面的文章已经介绍了五种不同的分类器，它们各有优缺点。我们可以很自然地将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被成为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-algorithm)。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一种算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。

k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一

机器学习：机器学习常见的算法分类和算法优缺点汇总.机器学习实战教程(13篇)_M_Q_T的博客-CSDN博客这些网址非常适合想学习机器学习，却苦于没有项目（尤其缺少数据）的人。无意中看到，给自己做一个记录。

如何选择最优特征作为分类特征。本篇文章将在此基础上进行介绍。主要包括：决策树构建、决策树可视化、使用决策树进行分类预测、决策树的存储和读取、sklearn实战之预测隐形眼睛类型

本篇文章讲解线性回归的缩减方法，岭回归以及逐步线性回归，同时熟悉sklearn的岭回归使用方法，对乐高玩具套件的二手价格做出预测。