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1.机器学习基础.md

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2.k-近邻算法.md

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3.决策树.md

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4.朴素贝叶斯.md

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5.Logistic回归.md

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6.1.支持向量机的几个通俗理解.md

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6.支持向量机.md

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7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md

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8.回归.md

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9.树回归.md

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10.k-means聚类.md

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11.使用Apriori算法进行关联分析.md

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12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md

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13.利用PCA来简化数据.md

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14.利用SVD简化数据.md

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15.大数据与MapReduce.md

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16.推荐系统.md

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