《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》學(xué)習(xí)筆記
本文關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》學(xué)習(xí)筆記
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目錄
第一部分 分類(lèi)
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
第2章 k-近鄰算法
第3章 決策樹(shù)
第4章 基于概率論的分類(lèi)方法:樸素貝葉斯
第5章 Logistic回歸
第6章 支持向量機(jī)
第7章 利用Adaboost元算法提高分類(lèi)性能
第二部分 利用回歸預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)
第8章 預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù):回歸
第9章 樹(shù)回歸
第三部分 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
第10章 利用K-均值聚類(lèi)算法對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)分組
第11章 使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)
第14章 利用SVD簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)
第15章 大數(shù)據(jù)與MapReduce
本書(shū)的主頁(yè):https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action
書(shū)中的代碼和所使用的數(shù)據(jù)集可以在主頁(yè)或者這里(作者的GitHub版本庫(kù))找到。
書(shū)中有的代碼均使用Python 2.7,并廣泛使用了NumPy模塊,若干章中還使用了Matplotlib模塊進(jìn)行繪圖?梢园惭bPython 2.7的官方發(fā)行版,然后依次安裝NumPy和Matplotlib模塊(需要解決依賴(lài))。在這里推薦直接安裝Python發(fā)行版Anaconda,已經(jīng)內(nèi)置了很多科學(xué)計(jì)算所需的模塊,可直接使用。
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本文編號(hào):91426
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