＃100DaysofMLCode 目录 11.数据可视化 Python中的Matplotlib库 画面 Power BI 格拉法纳 我的日常活动日志 追踪我的日常活动 如何贡献 这是一个开放项目，欢迎您提供各种形式的捐助。请遵循这些 行为守则 遵守GitHub指定的社区。 执照 在查看MIT的正式许可证。

100天的机器学习代码 我已经花了一段时间来修补机器学习的时间了。 行动计划（暂定） 第1天到第50天： Ian Goodfellow，Yoshua Bengio和Aaron Courville进行的深度学习 第51天到80天：（几乎）解决Abhishek Thakur提出的任何机器学习问题。 第81天及以后：Kaggle ...应用应用应用

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|

100DaysOfMLCode 我正在参加 :smiling_face_with_sunglasses: 安装 # Skip it if you already have anaconda $ pip install - r requirements . txt 用法 # Run notebooks $ jupyter notebook # Run python files $ python file_name . py