From 39fe071734acbdb18f4dd8d11bf38a7f5a061a43 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jiangzhonglian Date: Mon, 12 Jun 2017 18:44:43 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=9B=B4=E6=96=B0=E9=93=BE=E6=8E=A5=E4=BF=A1?= =?UTF-8?q?=E6=81=AF?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 48 +++++++------------ docs/1.机器学习基础.md | 8 ++-- ...用SVD简化数据.md => 14.利用SVD简化数据.md} | 0 3 files changed, 20 insertions(+), 36 deletions(-) rename docs/{14.使用SVD简化数据.md => 14.利用SVD简化数据.md} (100%) diff --git a/README.md b/README.md index 400d85b6..97102f1f 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -5,47 +5,31 @@ ## 第一部分 分类 -* 1) 机器学习基础 - * [机器学习基础](./docs/1.机器学习基础.md) -* 2) k-近邻算法 - * [k-近邻算法](./docs/2.k-近邻算法.md) -* 3) 决策树 - * [决策树](./docs/3.决策树.md) -* 4) 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 - * [朴素贝叶斯](./docs/4.朴素贝叶斯.md) -* 5) Logistic回归 - * [Logistic回归](./docs/5.Logistic回归.md) -* 6) 支持向量机 - * [支持向量机](./docs/6.支持向量机.md) -* 7) 利用AdaBoost元算法提高分类 - * [利用AdaBoost元算法提高分类](./docs/7.利用AdaBoost元算法提高分类.md) -* 7) 随机森林的使用(个人补充，非课本内容) - * [随机森林的使用](./docs/7.随机森林的使用.md) +* 1) [机器学习基础](./docs/1.机器学习基础.md) +* 2) [k-近邻算法](./docs/2.k-近邻算法.md) +* 3) [决策树](./docs/3.决策树.md) +* 4) [基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯](./docs/4.朴素贝叶斯.md) +* 5) [Logistic回归](./docs/5.Logistic回归.md) +* 6) [支持向量机](./docs/6.支持向量机.md) +* 7-1) [利用AdaBoost元算法提高分类](./docs/7.利用AdaBoost元算法提高分类.md) +* 7-2) [随机森林的使用(非课本内容)](./docs/7.随机森林的使用.md) ## 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 - * [预测数值型数据：回归](./docs/8.预测数值型数据：回归.md) -* 9) 数回归 - * [树回归](./docs/9.树回归.md) +* 8) [预测数值型数据：回归](./docs/8.预测数值型数据：回归.md) +* 9) [树回归](./docs/9.树回归.md) ## 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](./docs/10.k-means聚类.md) -* 11) 使用Apriori算法进行关联分析 - * [使用Apriori算法进行关联分析](./docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md) -* 12) 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 - * [使用FP-growth算法来高效发现频繁项集](./docs/12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md ) +* 10) [使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类](./docs/10.k-means聚类.md) +* 11) [使用Apriori算法进行关联分析](./docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md) +* 12) [使用FP-growth算法来高效发现频繁项集](./docs/12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md ) ## 第四部分 其他工具 -* 13) 使用PCA来简化数据 - * [利用PCA来简化数据](./docs/13.利用PCA来简化数据.md) -* 14) 使用SVD简化数据 - * [使用SVD简化数据](./docs/14.使用SVD简化数据.md) -* 15) 大数据与MapReduce - * [大数据与MapReduce](./docs/15.大数据与MapReduce.md) +* 13) [利用PCA来简化数据](./docs/13.利用PCA来简化数据.md) +* 14) [利用SVD简化数据](./docs/14.利用SVD简化数据.md) +* 15) [大数据与MapReduce](./docs/15.大数据与MapReduce.md) ## 第五部分 项目实战(非课本内容 来之ApacheCN Team) diff --git a/docs/1.机器学习基础.md b/docs/1.机器学习基础.md index 10f385f4..5b7103d1 100644 --- a/docs/1.机器学习基础.md +++ b/docs/1.机器学习基础.md @@ -109,7 +109,7 @@ http://baike.baidu.com/link?url=76P-uA4EBrC3G-I__P1tqeO7eoDS709Kp4wYuHxc7GNkz_xn * * * -**作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian) [1988](http://www.apache.wiki/display/~lihuisong) -[GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): -[原文链接](https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/1.%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80.md)： -**`版权声明：欢迎转载学习-记得标注信息来源，谢谢`** +* **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian) [1988](http://www.apache.wiki/display/~lihuisong)** +* [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): +* [原文链接](https://github.com/apachecn/MachineLearning/blob/master/docs/1.%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9F%BA%E7%A1%80.md): +* **`版权声明: 欢迎转载学习-记得标注信息来源，谢谢`** diff --git a/docs/14.使用SVD简化数据.md b/docs/14.利用SVD简化数据.md similarity index 100% rename from docs/14.使用SVD简化数据.md rename to docs/14.利用SVD简化数据.md