100天ML挑战 我从ML代码挑战100天开始。 目的是全面修订基本统计信息，机器学习算法，最新模型，并学习使用机器学习和深度学习开发端到端产品。 第一天：开始阅读论文并做 第2天到第5天：阅读Alexnet论文，使用CIFAR 10数据集实现AlexNet架构

100DaysOfMLCode 该存储库的创建是受到每天至少进行一个小时（持续100天）进行编码机器学习 启发。 除了全职工作并在2018年夏季学期学习6个小时的研究生课程外，我紧张地接受了这一挑战。 我将使用此存储库来存储代码，jupyter笔记本示例和思考过程。 探索的主题： 第1天-7月7日| 第2天-7月8日| > 第3天-7月9日| 第4天-7月10日| -> 第5天-7月11日| -> 第6天-7月12日| -> 第7天-7月13日|

ML代码的100天 此存储库是“ 100天ML代码挑战赛”的一部分** 第0天七月6，2018简单线性回归链接到工作： 第一天2018年7月7日支持向量回归链接到工作：第二天2018年7月9日多元回归链接到工作： 第三天七月12，2018 Logistic回归链接到工作：第四天2018年7月14日SVM 链接到工作：第五天2018年7月15日KNN 链接到工作：第六天2018年7月16日内核SVM 链接到工作：第七天2018年7月17日，朴素贝叶斯链接到工作：第八天2018年7月18日决策树链