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机器学习
机器学习核心算法与特征工程：从经典模型原理到工程实践
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特征工程精讲与实践
从数据探索、缺失值与异常值处理、缩放与变换、离散化与编码，到特征构建与衍生、特征选择与降维、特征监控与数据漂移检测，再到电商销量预测综合实战——8 章 35 节体系化讲透特征工程，全部代码在最新锁定环境实跑验证，图文讲义独立完整交付。
机器学习 · 35 节免费
机器学习算法精讲
从数学基础（线性代数/概率）到经典监督模型（KNN/朴素贝叶斯/决策树/GBDT/逻辑回归）、SVM 与核方法、统计学习（EM/GMM/HMM/主题模型）、无监督学习（聚类/PCA/t-SNE）、高斯过程，再到神经网络与强化学习，全部算法以纯 Python 标准库手写实现，20 章 82 节贯通机器学习的数学推导与代码落地。
机器学习 · 82 节免费