CS_ALearn/ailearning

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MachineLearning

Mahchine Leaning in Action (python)

第一部分分类

1. 机器学习基础
- 机器学习基础
1. k-近邻算法
- k-近邻算法
1. 决策树
- 决策树
1. 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
1. Logistic回归
- Logistic回归
1. 支持向量机
1. 利用AdaBoost元算法提高分类

第二部分利用回归预测数值型数据

1. 预测数值型数据：回归
1. 数回归

第三部分无监督学习

1. 使用K-均值聚类算法对未标注数据分组
1. 使用Apriori算法进行关联分析
- 使用Apriori算法进行关联分析
1. 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

第四部分其他工具

1. 使用PCA来简化数据 *利用PCA来简化数据
1. 使用SVD简化数据
1. 大数据与MapReduce

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
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