《机器学习实战PDF——带完整书签》
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内容介绍
目录
第一部分：分类
【Ch1】机器学习基础
【Ch2】k - 近邻算法
【Ch3】决策树
【Ch4】基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
【Ch5】Logistic 回归
【Ch6】支持向量机
【Ch7】利用 AdaBoost 元算法提高分类性能
第二部分：利用回归预测数值型数据
【Ch8】预测数值型数据：回归
【Ch9】树回归
第三部分：无监督学习
【Ch10】利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组
【Ch11】基于 Apriori 算法进行关联分析
【Ch12】使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集
第四部分：其他工具
【Ch13】利用 PCA 来简化数据
【Ch14】利用 SVD 简化数据
【Ch15】大数据与 MapReduce
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