《机器学习实战》ch1 ~ ch15 笔记目录

本书重要讲述了机器学习算法,并介绍那些使用这些算法的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们.这本书和其他书不同,其他书都是长篇大论讲解机器学习背后的理论知识,这本书恰巧更多讨论如何使用编码实现机器学习算法.

• 《机器学习实战》笔记（一）：Ch1 - 机器学习基础

• 《机器学习实战》笔记（二）：Ch2 - k-近邻算法

• 《机器学习实战》笔记（三）：Ch3 - 决策树

• 《机器学习实战》笔记（四）：Ch4 - 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

• 《机器学习实战》笔记（五）：Ch5 - Logistic回归

• 《机器学习实战》笔记（六）：Ch6 - 支持向量机

• 《机器学习实战》笔记（七）：Ch7 - 利用AdaBoost元素法提高分类性能

• 《机器学习实战》笔记（八）：Ch8 - 预测数值型数据:回归

• 《机器学习实战》笔记（九）：Ch9 - 树回归

• 《机器学习实战》笔记（十）：Ch10 - 利用k-均值聚类算法对未标注的数据分组

• 《机器学习实战》笔记（十一）：Ch11 - 使用Apriori算法进行关联分析

• 《机器学习实战》笔记（十二）：Ch12 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项

• 《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化工具

• 《机器学习实战》笔记（十四）：Ch14 - 利用SVD来简化工具

• 《机器学习实战》笔记（十五）：Ch15 - 大数据与MapReduce

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