算法channel使用指南

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引言

欢迎关注算法channel！

交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。

本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等工具辅助我们解决问题...

下面梳理下已经推送的文章，帮助想入门人工智能的小伙伴更好地使用本公众号，限于小编的知识水平，难免对某些算法的理解有偏差，希望各位小伙伴不吝赐教，谢谢大家的指导！

02

基本算法

重温那些经典的计算机算法思想，为之后构建知识大厦打下坚实的基础。

2.1 常用排序算法

2.2 深度搜索

2.3 动态规划

2.4 链表

2.5 树模型

2.6 图算法

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机器学习储备

机器学习是一门交叉学科，通常要具备高等数学，计算理论，线性代数，概率论与数理统计，Python语言，以及常用的开源库（三大库：numpy,pandas,matplotlib），sklean库，tensorflow深度学习框架等，下面列出已经推送的相关文章：

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数据预处理

05

回归算法

06

分类算法

6.1 有监督类（分类）

6.1.1 逻辑回归

6.1.2 决策树

6.1.3 贝叶斯分类

6.1.4 SVM

6.2 无监督类（聚类）

6.2.1 高斯混合

6.2.2 KMeans

6.2.3 DBSCAN

6.3 python代码算法实战

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集成算法

08

推荐算法

09

Kaggle

10

深度学习

11

工程领域

12

其他

《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：基本算法，机器学习，深度学习，Kaggle实战，Spark和Tensorflow等。期待您的到来！