超全汇总！面向数据分析从业者的「机器学习手册」

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的机器学习入门指南。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，也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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