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MachineLearning

Mahchine Leaning in Action (python)

第一部分 分类

    1. 机器学习基础
    1. k-近邻算法
    1. 决策树
    1. 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
    1. Logistic回归
    1. 支持向量机
    1. 利用AdaBoost元算法提高分类

第二部分 利用回归预测数值型数据

    1. 预测数值型数据:回归
    1. 数回归

第三部分 无监督学习

    1. 使用K-均值聚类算法对未标注数据分组
    1. 使用Apriori算法进行关联分析
    1. 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

第四部分 其他工具

    1. 使用PCA来简化数据
    1. 使用SVD简化数据
    1. 大数据与MapReduce

  • 附录A Python入门
  • 附录B 线性代数
  • 附录C 概率论复习
  • 附录D 资源
  • 索引
  • 版权声明

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Mahchine Leaning in Action (python)

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  • Python 100.0%

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