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docs/1.机器学习基础.md

@@ -111,4 +111,4 @@ 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): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/11.使用Apriori算法进行关联分析.md

@@ -48,4 +48,4 @@
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md

@@ -31,4 +31,4 @@
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/13.利用PCA来简化数据.md

@@ -95,4 +95,4 @@
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/14.利用SVD简化数据.md

@@ -122,4 +122,4 @@
 
 * **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): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/15.大数据与MapReduce.md

@@ -126,4 +126,4 @@ Pegasos算法工作流程是：
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian) [小瑶](http://www.apache.wiki/display/~chenyao)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/16.推荐系统.md

@@ -21,7 +21,7 @@
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
-* **版权声明：欢迎转载学习 => 请标注信息来源于 [ApacheCN](http://www.apache.wiki)**
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 > 摘录的原文地址：
 

docs/2.k-近邻算法.md

@@ -151,4 +151,4 @@ $$\sqrt{(0-67)^2 + (20000-32000)^2 + (1.1-0.1)^2 }$$
 
 * **作者：[羊三](http://www.apache.wiki/display/~xuxin) [小瑶](http://www.apache.wiki/display/~chenyao)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/3.决策树.md

@@ -132,4 +132,4 @@
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian) [小瑶](http://www.apache.wiki/display/~chenyao)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/4.朴素贝叶斯.md

@@ -140,5 +140,5 @@ p(ci|x,y) = p(x,y|ci)·p(ci)/p(x,y)
 
 * **作者：[羊三](http://www.apache.wiki/display/~xuxin) [小瑶](http://www.apache.wiki/display/~chenyao)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/5.Logistic回归.md

@@ -172,4 +172,4 @@
 
 * **作者：[羊三](http://www.apache.wiki/display/~xuxin) [小瑶](http://www.apache.wiki/display/~chenyao)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/6.支持向量机.md

@@ -175,4 +175,4 @@ SMO伪代码大致如下：
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian) [geekidentity](http://www.apache.wiki/display/~houfachao)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/7.1.利用AdaBoost元算法提高分类.md

@@ -128,4 +128,4 @@ D的目的是为了计算错误概率： weightedError = D.T*errArr，求最佳
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/7.2.随机森林的使用.md

@@ -35,4 +35,4 @@
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/8.预测数值型数据：回归.md

@@ -169,4 +169,4 @@
 
 * **作者：[小瑶](http://www.apache.wiki/display/~chenyao) [片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian)**
 * [GitHub地址](https://github.com/apachecn/MachineLearning): <https://github.com/apachecn/MachineLearning>
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docs/9.树回归.md

@@ -161,4 +161,4 @@ Tkinter 构造一个特殊的部件来显示 Matplotlib 绘出的图。所以，
 
 * **作者：[片刻](http://www.apache.wiki/display/~jiangzhonglian) [小瑶](http://www.apache.wiki/display/~chenyao)**
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