machine learning 白板基本算法哪里有好的资源推荐？

这个呀，看star就知道
https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch

还有大神的 numpy 版
https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

还是 google 和 github吧 我以前一直想找类似的资源 但最后发现还是上面两个好用 比如 K-means 我用的这个当模板：https://mubaris.com/posts/kmeans-clustering/  Logistic regression 可以参考下这个 https://medium.com/@martinpella/ ... python-124c5636b8ac 至于KNN 写起来当然很简单 但一般面试官更喜欢看到用heap写出来  多看下不同人的代码然后就能总结出适合自己的模板了。

白板 ML 算法的伪代码？ 应该还是少
   主要是某些 loss function  或者是 kernel ...没做过 没推导过 真的写不出来.
或者xgboost 叶子节点值的计算  这种

谢谢大家的回复以及资源推荐！另外我自己发现了另外一个github比较好的资源，分享给大家：
https://github.com/rushter/MLAlgorithms

tianjiayangmike 发表于 2019-7-30 12:26
KNN/Kmeans的话主要是距离度量 + 搜索（可以用kd tree/ball tree优化）
线性回归的话 直接给解析解就行了
...

谢谢分享

所以考ML知识点不用白板吗？直接coding?