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机器学习实战（Machine Learning in Action）
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    • 机器学习实战-复习版（问题汇总）
  • 第2章 k-近邻算法
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  • 第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
  • 第5章 Logistic回归
  • 第6章 支持向量机
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  • 第7章 集成方法 ensemble method
  • 第8章 预测数值型数据：回归
  • 第9章 树回归
  • 第 10 章 K-Means（K-均值）聚类算法
  • 第 11 章 使用 Apriori 算法进行关联分析
  • 第12章 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集
  • 第13章 利用 PCA 来简化数据
  • 第14章 利用SVD简化数据
  • 第15章 大数据与MapReduce
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    2017-04-08 第一期的总结

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