Machine Learning in Action | ApacheCN(apache中文网)

Machine Learning

Machine Learning in Action | ApacheCN(apache中文网)

github地址：https://github.com/apachecn/MachineLearning

第一部分 分类

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

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
  • k-means聚类
• 1. 使用Apriori算法进行关联分析
  • 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
  • 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
  • 利用PCA来简化数据
• 1. 使用SVD简化数据
  • 使用SVD简化数据
• 1. 大数据与MapReduce
  • 大数据与MapReduce

第五部分 项目实战(非课本内容 来之ApacheCN Team)

• 1. 推荐系统
  • 推荐系统
  • [后续 翻译完Spark ML继续跟进该项目, 欢迎有兴趣的朋友参与开源公益的活动]

阶段性总结

• 2017-04-08_第一期的总结

• 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
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文章转自：https://my.oschina.net/repine/blog/876605