《机器学习100天》中文版持续更新，值得收藏

近日，一份备受瞩目的机器学习教程——《100天机器学习代码》（100 Days Of ML Code）引起了广泛关注。该教程最初以英文发布，现已在GitHub上获得了近20k的Star数。这是一份非常实用的学习资源，强烈推荐给所有机器学习爱好者。

该教程由Avik Jain发起，旨在通过100天的时间帮助学习者掌握机器学习的基础知识。从数据预处理到高级算法，这份教程涵盖了机器学习中的多个关键主题。目前，中文版也已经更新到了第54天，同样在GitHub上提供了丰富的学习资料。

以下是该教程前五天的内容概要：

第一天：数据预处理

在第一天，我们了解了数据预处理的重要性以及如何清洗和准备数据，使其适用于机器学习模型。

第二天：简单线性回归

第二天，我们将学习如何应用简单线性回归模型来预测数值型目标变量。

第三天：多元线性回归

第三天，我们进一步探讨了多元线性回归，这是一种可以处理多个自变量的方法。

第五十四天：层次聚类

第五十四天，我们介绍了层次聚类技术，这是一种聚类分析方法，可以帮助我们将数据分组。

如果您对机器学习感兴趣，不妨将这份教程加入收藏夹，跟随每天的学习进度一起进步。无论您是初学者还是有一定经验的学习者，这份教程都将为您提供宝贵的知识和技能。

GitHub链接： - 英文版：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code - 中文版：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-of-ML-Code-Chinese-Version

希望这份教程能帮助您在机器学习领域取得更好的成绩！