西部的玫瑰
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机器学习实战中文版 pdf高清+源代码

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《机器学习实战》介绍并实现机器学习的主流算法，面向日常任务的高效实战内容，《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。

《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。

机器学习实战 目录：

第一部分　分类

第1章　机器学习基础　2

第2章　k-近邻算法 　15

第3章　决策树 　32

第4章　基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 　53

第5章　Logistic回归 　73

第6章　支持向量机　89

第7章　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

第8章　预测数值型数据：回归 　136

第9章　树回归　159

第三部分　无监督学习

第10章　利用K-均值聚类算法对未标注数据分组　184

第11章　使用Apriori算法进行关联分析　200

第12章　使用FP-growth算法来高效发现频繁项集　223

第四部分　其他工具

第13章　利用PCA来简化数据　242

第14章　利用SVD简化数据　252

第15章　大数据与MapReduce　270


机器学习实战中文版 pdf高清+源代码_第1张图片

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