本文主要是介绍图解机器学习算法 | 从入门到精通系列教程，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

作者：韩信子@ShowMeAI
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引言

本篇内容是ShowMeAI组织的「图解机器学习算法」系列教程入口，本教程尽量以生动可视化的方式，帮助大家理解机器学习的核心知识和重要的系列模型，并配以相关的代码实现帮助大家了解应用方法。（对机器学习实战感兴趣的同学，可以关注ShowMeAI的另外一个系列[机器学习应用实践]）

内容覆盖：机器学习基础、评估方法准则、KNN、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、回归树、随机森林、GBDT、xgboost、lightgbm、支持向量机、聚类、kmeans、降维算法、PCA。

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内容章节

1. 机器学习基础知识

2. 模型评估方法与准则

3. KNN算法及其应用

4. 逻辑回归算法详解

5. 朴素贝叶斯算法详解

6. 决策树模型详解

7. 随机森林分类模型详解

8. 回归树模型详解

9. GBDT模型详解

10. XGBoost模型最全解析

11. LightGBM模型详解

12. 支持向量机模型详解

13. 聚类算法详解

14. PCA降维算法详解

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