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MachineLearning
Mahchine Leaning in Action (python) | ApacheCN(apache中文网)
第一部分 分类
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- 机器学习基础
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- k-近邻算法
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- 决策树
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- 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
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- Logistic回归
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- 支持向量机
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- 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
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- 预测数值型数据：回归
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- 数回归
第三部分 无监督学习
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- 使用K-均值聚类算法对未标注数据分组
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- 使用Apriori算法进行关联分析
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- 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
第四部分 其他工具
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- 使用PCA来简化数据
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- 使用SVD简化数据
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- 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
- 版权声明
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