How to: Day81~90 - 机器学习
#### Day81 - [浅谈机器学习](./Day81-90/81.浅谈机器学习.md)

1. 人工智能发展史
2. 什么是机器学习
3. 机器学习应用领域
4. 机器学习的分类
5. 机器学习的步骤
6. 第一次机器学习

#### Day82 - [k最近邻算法](./Day81-90/82.k最近邻算法.md)

1. 距离的度量
2. 数据集介绍
3. kNN分类的实现
4. 模型评估
5. 参数调优
6. kNN回归的实现

#### Day83 - [决策树和随机森林](./Day81-90/83.决策树和随机森林.md)

1. 决策树的构建
    - 特征选择
    - 数据分裂
    - 树的剪枝
2. 实现决策树模型
3. 随机森林概述

#### Day84 - [朴素贝叶斯算法](./Day81-90/84.朴素贝叶斯算法.md)

1. 贝叶斯定理
2. 朴素贝叶斯
3. 算法原理
    - 训练阶段
    - 预测阶段
    - 代码实现
4. 算法优缺点

#### Day85 - [回归模型](./Day81-90/85.回归模型.md)

1. 回归模型的分类
2. 回归系数的计算
3. 新数据集介绍
4. 线性回归代码实现
5. 回归模型的评估
6. 引入正则化项
7. 线性回归另一种实现
8. 多项式回归
9. 逻辑回归

#### Day86 - [K-Means聚类算法](./Day81-90/86.K-Means聚类算法.md)

1. 算法原理
2. 数学描述
3. 代码实现

#### Day87 - [集成学习算法](./Day81-90/87.集成学习算法.md)

1. 算法分类
2. AdaBoost
3. GBDT
4. XGBoost
5. LightGBM

#### Day88 - [神经网络模型](./Day81-90/88.神经网络模型.md)

1. 基本构成
2. 工作原理
3. 代码实现
4. 模型优缺点

#### Day89 - [自然语言处理入门](./Day81-90/89.自然语言处理入门.md)

1. 词袋模型
2. 词向量
3. NPLM和RNN
4. Seq2Seq
5. Transformer

#### Day90 - [机器学习实战](./Day81-90/90.机器学习实战.md)

1. 数据探索
1. 特征工程
1. 模型训练
1. 模型评估
1. 模型部署