简介

项目目的：

1. 基于Python实现一些经典的机器学习算法，加深理解。
2. 归纳总结、转载一些机器学习方面的笔记与文章。

算法实现主要参考：

1. 李航《统计学习方法》
2. 周志华《机器学习》
3. 《ESL》

数据集

1. 数据集为Kaggle的Titanic数据集：https://www.kaggle.com/c/titanic/data
2. 直接调用处理后的数据集：_fixed.csv

目前已完成：

1. ID3
2. C4.5
3. CART
4. LR
5. Adaboost
6. Linear Regression

正在进行：

1. GBDT
2. Random Forest

待完成：

1. lasso
2. ridge
3. KNN
4. Xgboost
5. LightGBM
6. SVM ...