fengdu78/lihang-code：统计学习方法的代码实现

《machine - learning - yearning - cn》是GitHub上一个机器学习相关项目，提供中文资源。本文介绍其背景、目的等，有助于降低学习门槛，欢迎留言讨论。

GitHub上的Machine - Learning项目专注于机器学习实战（Python3）。涵盖kNN、决策树等多种算法，包含各算法的基础篇与实战篇文章和代码。作者每周至少两篇原创文章，文章在公众号首发，视频在B站首发，还可加微信进交流群交流或提意见，这是一个对机器学习学习者很有价值的项目资源。

100 - Days - Of - ML - Code中文版是一个综合性的机器学习项目资源。它涵盖了有监督学习中的多种回归与分类算法，包括简单线性回归、逻辑回归等，还有无监督学习的聚类算法。项目里有对线性代数和微积分知识的复习内容，也包含对Python数据处理与可视化库的深入研究。其文件结构丰富，有代码、文档以及教程等，对机器学习学习者而言是一个很有用的资源。

XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在高效、灵活和便携并在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost中文文档项目提供了诸多有用信息，如项目翻译情况、负责人相关等，还给出了多种查看文档的途径，像Docker、PYPI、NPM等方式，这对中文使用者来说非常方便，可以更好地理解和运用XGBoost相关知识。

AiLearning项目是一个综合性的学习资源库，包含数据分析、机器学习实战、线性代数、PyTorch、NLTK、TF2等多方面内容。项目中有各知识板块的详细学习文档、教程、代码示例，提供不同版本支持说明与学习路线指导。机器学习部分有各算法章节信息，自然语言处理部分有国内外情况对比、入门须知与教程推荐等。还有众多实践案例，各技术领域的核心技术相关知识整合，适合不同层次学习者。

apachecn/sklearn - doc - zh是scikit - learn官方文档的中文版。这个项目将基于Python的机器学习工具scikit - learn的文档进行了翻译，使其能被更多以中文为母语的开发者、学习者使用。项目涵盖了从监督学习、无监督学习到模型选择和评估等多方面内容，还提供了多种查看文档的方式，如GitHub Pages、Gitee Pages、Docker、PYPI、NPM等方式。并且项目开展了翻译校对等活动以提高翻译质量，欢迎更多人参与到项目中来。