机器学习实战(高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码)
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    机器学习实战(高清中文版PDF 高清英文版PDF 源代码) - 图1
    机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。
    　　本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。
    　　本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。
    第一部分　分类
    第1章　机器学习基础
    第2章　k-近邻算法
    第3章　决策树
    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
    第7章　利用AdaBoost元算法提高分类性能
    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
    第9章　树回归
    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
    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
    第四部分　其他工具
    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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