jiangzhonglian c3ada3efae 更新13.利用PCA来简化数据.md文件

2017-04-06 19:47:45 +08:00

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1.机器学习基础.md

更新1.机器学习基础的图片位置

2017-04-06 16:25:19 +08:00

2.k-近邻算法.md

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3.决策树.md

更新3.决策树的图片位置

2017-04-06 16:22:39 +08:00

4.朴素贝叶斯.md

更新4 贝叶斯的注解

2017-03-21 00:06:55 +08:00

5.Logistic回归.md

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6.支持向量机.md

svmMLiA.py 注释

2017-03-31 00:20:09 +08:00

7.利用AdaBoost元算法提高分类.md

更新7.AdaBoost的图片位置

2017-04-06 16:20:19 +08:00

8.预测数值型数据：回归.md

更新8线性回归的乱码问题，7 AdaBoost的md文档

2017-03-13 23:09:44 +08:00

9.树回归.md

更新 7 AdaBoost的 bagging和boosting 通俗案例

2017-03-27 16:19:35 +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

更新11.Apriori的图片位置

2017-04-06 16:15:58 +08:00

12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md

更新 12.FP-growth md文件

2017-04-01 00:24:40 +08:00

13.利用PCA来简化数据.md

更新13.利用PCA来简化数据.md文件

2017-04-06 19:47:45 +08:00

14.使用SVD简化数据.md

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15.大数据与MapReduce.md

添加15章.md文件

2017-04-04 23:21:18 +08:00