【机器学习实战】Machine Learning in Action 代码 视频 项目案例

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Machine Learning in Action (机器学习实战) |ApacheCN(apache中文网)

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第一部分 分类

1.)机器学习基础

2.)k-近邻算法

3.)决策树

4.)基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

5.)Logistic回归

6.)支持向量机

7.)集成方法-随机森林和AdaBoost

第二部分 利用回归预测数值型数据

8.)预测数值型数据:回归

9.)树回归

第三部分 无监督学习

10.)使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类

11.)使用Apriori算法进行关联分析

12.)使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

第四部分 其他工具

13.)利用PCA来简化数据

14.)利用SVD简化数据

15.)大数据与MapReduce

第五部分 项目实战(非课本内容)

16.)推荐系统

阶段性总结

2017-04-08_第一期的总结

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