The Course Machine Learning A-Z with all its codes and datasets implementation both in python and R The Structure of the repository, in case you clone it.
├── part_1DataPreprocessing
│ └── Python
│ ├── data_preprocessing_template.py
│ └── data_preprocessing_tools.py
├── part_2Regression
│ └── Python
│ ├── 00_simple_linear_regression.py
│ ├── 01_multiple_linear_regression.py
│ ├── 03_polynomial_linear_regression.py
│ ├── 04_support vector regression.py
│ ├── 05_decision_tree_regression.py
│ └── 06_random_forest_regressor.py
├── part_3Classification
│ └── Python
│ ├── 11logistic_regression.py
│ ├── 12k_nearest_neighbors.py
│ ├── 13SVM.py
│ ├── 14kernal_svm.py
│ ├── 15naive_bayes.py
│ ├── 16decision_tree.py
│ └── 17random_forest.py
├── part_4Clustering
│ └── Python
│ ├── 01kmeans.py
│ └── 02hierarchial_clustering.py
├── part_5AssociationRuleLearning
│ └── Python
│ ├── apriori_alo.py
│ ├── aprioriML.ipynb
│ ├── aprioriML.py
│ ├── eclat.py
│ └── elcat.ipynb
├── part_6ReinforcementLearning
│ └── Python
│ ├── thomsan_sampling.py
│ ├── upper_confidence_boud.py
│ └── upper_confidencebound.py
├── part_7NaturalLanguageProcessing
│ └── Python
│ └── nlp.py
├── part_8DeepLearning
│ ├── ANN
│ │ └── ann_customers_churn_model.py
│ └── CNN
│ └── cnn.py
├── part_9DimensionalityReduction
│ ├── isomap.py
│ ├── kernal_PCA.py
│ ├── linear_discrimination_analysis.py
│ └── principal_component_analysis.py
|── part_10model_selection
│ ├── grid_search.py
│ ├── k_fold_cross_validation.py
│ └── xg_boost.py
├── test.py