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机器学习实战 (Machine Learning in Action)
2017-04-08 第一期的总结
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封面
简介
机器学习基础
机器学习实战-复习版（问题汇总）
k-近邻算法
3.)
决策树
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
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
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
自然语言处理入门介绍
2.)
机器翻译
3.1.)
篇章分析-内容概述
3.2.)
篇章分析-内容标签
3.3.)
篇章分析-情感分析
3.4.)
篇章分析-自动摘要
4.)
UNIT-语言理解与交互技术
1.)
DeepLearning介绍
2017-04-08_第一期的总结
