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机器学习实战(Machine Learning in Action)
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文档标签
机器学习
Machine Learning in Action
文档概述
很多程序员说机器学习 TM 太难学了,是的,真 TM 难学,我想最难的是:没有一本像《机器学习实战》那样的作者愿意以程序员 Coding 角度去给大家讲解!!
书籍目录
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阅前必读
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
8. 预测数值型数据:回归
9. 树回归
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
13. 利用PCA来简化数据
14. 利用SVD简化数据
15. 大数据与MapReduce
16. 推荐系统
2017-04-08_第一期的总结
朴素贝叶斯讨论
直播问题汇总
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