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《机器学习实战》读书笔记及代码 - 总目录

• https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/99701256

第1章 - 机器学习基础

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/99734084

第2章 - k-近邻算法

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/99739021

第3章 - 决策树

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/99955515

第4章 - 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100108341

第5章 - Logistic 回归

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100159150

第6章 - 支持向量机

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/99701322

第7章 - 利用AdaBoost 元算法提高分类性能

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100191706

第8章 - 预测数值型数据：回归

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/100572055

第9章 - 树回归

• 读书笔记 https://blog.csdn.net/TeFuirnever/article/details/101294837

第10章 - 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

• 读书笔记

第11章 - 使用Apriori 算法进行关联分析

• 读书笔记

第12章 - 使用FP-growth 算法来高效发现频繁项集

• 读书笔记

第13章 - 利用PCA 来简化数据

• 读书笔记

第14章 - 利用SVD 简化数据

• 读书笔记

第15章 - 大数据与MapReduce

• 读书笔记

参考文章

• 《机器学习实战》