理论背景

机器学习（Machine Learning）是一种人工智能（Artificial Intelligence）领域的技术和方法，通过使用数据和统计模型，使计算机系统能够自动学习和改进，而无需明确地进行编程。机器学习使计算机能够从数据中发现模式和规律，并利用这些模式和规律做出预测或做出决策。

在机器学习中，通常有两个主要的阶段：训练和推断。在训练阶段，机器学习算法会使用标记好的训练数据来构建一个模型，该模型可以捕捉到数据中的模式和关联。在推断阶段，训练好的模型会被用于对新的、未见过的数据进行预测。

特别推出

为了满足不同任务和应用的需求，有效地利用机器学习在数据科学等领域的应用能力，机器学习之心博主推出【Python机器学习/深度学习程序全家桶】，包含智能优化算法，单/双重分解算法，残差修正，降噪，统计模型，常规机器学习算法

仿真平台

anaconda + pycharm + python +Tensorflow

注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！

源码获取

完整源码获取私信博主回复机器学习之心【Python机器学习/深度学习程序全家桶】。

源码内容

总计100多个机器学习python代码, 主要包含智能优化算法，单/双重分解算法，残差修正，降噪，统计模型，机器学习算法几类代码。具体代码名称，见下图所示：