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机器学习实战(Machine Learning in Action)
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2017-04-08 第一期的总结
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2018-04-10 06:46:23
2017-04-08 第一期的总结
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介绍
第1章 机器学习基础
入门介绍
机器学习实战-复习版(问题汇总)
第2章 k-近邻算法
第3章 决策树
第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
第5章 Logistic回归
第6章 支持向量机
SVM
第7章 集成方法 ensemble method
第8章 预测数值型数据:回归
第9章 树回归
第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法
第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析
第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
第13章 利用 PCA 来简化数据
第14章 利用SVD简化数据
第15章 大数据与MapReduce
第16章 推荐系统
朴素贝叶斯讨论
自然语言处理介绍
篇章分析-内容概述
篇章分析-内容标签
篇章分析-情感分类
篇章分析-自动摘要
直播问题汇总
2017-04-08 第一期的总结
K-均值聚类
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