jiangzhonglian 1976527c96 推荐系统最终优化结果-

2017-07-09 01:20:59 +08:00

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1.机器学习基础.md

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2017-07-04 13:25:17 +08:00

2.k-近邻算法.md

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2017-06-20 21:32:45 +08:00

3.决策树.md

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2017-07-03 21:26:33 +08:00

4.朴素贝叶斯.md

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2017-07-03 21:26:33 +08:00

5.Logistic回归.md

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2017-07-04 13:25:17 +08:00

6.支持向量机.md

更行支持向量机的md

2017-06-26 23:50:13 +08:00

7.1.利用AdaBoost元算法提高分类.md

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2017-06-22 13:00:13 +08:00

7.2.随机森林的使用.md

更新完AdaBoost的md文档

2017-06-22 13:00:13 +08:00

8.预测数值型数据：回归.md

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2017-06-20 21:37:09 +08:00

9.树回归.md

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2017-06-20 21:37:09 +08:00

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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2017-06-20 21:32:45 +08:00

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

Update 15.大数据与MapReduce.md

2017-06-28 14:44:18 +08:00

16.推荐系统.md

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