【機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)】Machine Learning in Action 代碼 視頻 項(xiàng)目案例

MachineLearning

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第一部分 分類

1.)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

2.)k-近鄰算法

3.)決策樹

4.)基于概率論的分類方法:樸素貝葉斯

5.)Logistic回歸

6.)支持向量機(jī)

7.)集成方法-隨機(jī)森林和AdaBoost

第二部分 利用回歸預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)

8.)預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù):回歸

9.)樹回歸

第三部分 無監(jiān)督學(xué)習(xí)

10.)使用K-均值聚類算法對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)分組:k-means聚類

11.)使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析

12.)使用FP-growth算法來高效發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集

第四部分 其他工具

13.)利用PCA來簡化數(shù)據(jù)

14.)利用SVD簡化數(shù)據(jù)

15.)大數(shù)據(jù)與MapReduce

第五部分 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(非課本內(nèi)容)

16.)推薦系統(tǒng)

階段性總結(jié)

2017-04-08_第一期的總結(jié)

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