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机器学习实战(Machine Learning in Action)
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2017-04-08_第一期的总结
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2018-02-16 17:04:27
2017-04-08 第一期的总结
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1. 机器学习基础
机器学习实战-复习版(问题汇总)
10. 使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类
11. 使用Apriori算法进行关联分析
12. 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
13. 利用PCA来简化数据
14. 利用SVD简化数据
15. 大数据与MapReduce
16. 推荐系统
2. k-近邻算法
3. 决策树
4. 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
5. Logistic回归
6. 支持向量机
What’s the SVM?
7. 集成方法-随机森林和AdaBoost
8. 预测数值型数据:回归
9. 树回归
朴素贝叶斯讨论
直播问题汇总
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