MachineLearning
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- Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网)
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- ApacheCN - 学习机器学习群【629470233】
第一部分 分类
- 1.) 机器学习基础
- 2.) k-近邻算法
- 3.) 决策树
- 4.) 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
- 5.) Logistic回归
- 6.) 支持向量机
- 7.) 集成方法-随机森林和AdaBoost
第二部分 利用回归预测数值型数据
- 8.) 预测数值型数据：回归
- 9.) 树回归
第三部分 无监督学习
- 10.) 使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类
- 11.) 使用Apriori算法进行关联分析
- 12.) 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
第四部分 其他工具
- 13.) 利用PCA来简化数据
- 14.) 利用SVD简化数据
- 15.) 大数据与MapReduce
第五部分 项目实战(非课本内容)
- 16.) 推荐系统
阶段性总结
- 附录A Python入门
- 附录B 线性代数
- 附录C 概率论复习
- 附录D 资源
- 索引
- 版权声明
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