{"repo":"luwill/Machine_Learning_Code_Implementation","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/luwill/Machine_Learning_Code_Implementation","clone":"git clone https://github.com/luwill/Machine_Learning_Code_Implementation.git","description":"Mathematical derivation and pure Python code implementation of machine learning algorithms.","language":"Jupyter Notebook","stars":1551,"topics":["machine-learning","python","jupyter-notebook"],"license":null,"category":"machine-learning","readme_excerpt":"机器学习 公式推导与代码实现 李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的西瓜书《机器学习》一直国内机器学习领域的经典教材。本书在这两本书理论框架的基础上，补充了必要的代码实现思路和逻辑过程。 本书在对全部机器学习算法进行分类梳理的基础之上，分别对监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型4个大类26个经典算法进行了相对完整的公式推导和必要的代码实现，旨在帮助机器学习入门读者完整地掌握算法细节、实现方法以及内在逻辑。本书可作为《统计学习方法》和西瓜书《机器学习》的补充材料。 --- 使用说明 本仓库为《机器学习 公式推导与代码实现》一书配套代码库，相较于书中代码而言，仓库代码随时保持更新和迭代。目前仓库只开源了全书的代码，全书内容后续也会在仓库中开源。本仓库已经根据书中章节将代码分目录整理好，读者可直接点击相关章节使用该章节代码。 --- 纸质版 购买链接：京东 当当 --- 配套PPT 为方便大家更好的使用本书，本书也配套了随书的PPT，购买过纸质书的读者可以在机器学习实验室公众号联系作者获取。 第1章示例 第2章示例 第7章示例 第12章示例 第23章示例 --- 配套视频讲解（更新中） 为了帮助广大读者更好地学习和掌握机器学习的一般理论和方法，笔者在PPT基础上同时在为全书配套讲解视频。包括模型的公式手推和代码的讲解。 第一章：机器学习入门 --- 全书勘误表 勘误表：勘误表 --- 代码修订说明（2026.04） 本仓库代码已完成两轮系统性的代码 review 和优化，主要修订如下： 结构调整 - 创建 mlbook/ 共享库，消除 Ch7/Ch11/Ch12/Ch15 中重复的 utils.py 和 cart.py （6 个冗余文件统一为 2 个共享文件） - 添加 requirements.txt 、 .gitignore 、 pyproject.toml 等基础设施文件 - 添加 tests/ 测试目录，覆盖共享库和关键算法的 25 个测试用例 Bug 修复 - Ch5 LDA：修复 calc cov 错误标准化导致类内散度矩阵计算错误（准确率 0.85→1.0） - Ch25 MCMC：修复 Gibbs 采样逻辑错误（ p xy 始终传入 y=-1 而非状态转移值） - Ch3 逻辑回归：修复 accuracy 函数 O(n²) 循环、添加交叉熵 log clipping 防 NaN - Ch23 HMM：修复前向算法和维特比算法中硬编码状态数 N=4 的问题 - perceptron.py：补充缺失的 initialize with zeros 方法 API 现代化 - 修复 sklearn.datasets.samples generator → sklearn.datasets.make blobs - 修复 np.float → np.float64 、 np.matrix → 标准数组 - 修复 normed=1 → density=True （matplotlib） - Ch1 LogisticRegression 添加 max iter=200 避免收敛警告 代码质量 - 共享库 mlbook/decision tree/ 添加完整类型注解 - 修复多处拼写错误（ missclassification 、 initilize with zeros ） - Ch19 SVD：修复 Windows 硬编码路径为 os.path.join 详见 commit 历史及 tests/ 目录。 --- LICENSE","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/luwill","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/luwill/Machine_Learning_Code_Implementation/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}