《机器学习》

第一章 机器学习基础

1）机器学习介绍

2）机器学习研究的主要内容

3）机器学习术语

第2章_K近邻算法

1） K近邻算法介绍

2） K近邻算法 python实现

3）介绍 鸢尾花数据集（Iris dataset）

第3章决策树算法

1）决策树算法

2）决策树算法 Python实现

第4章朴素贝叶斯

1）朴素贝叶斯

2）朴素贝叶斯 Python实现

第5章逻辑回归

1）逻辑回归

2）逻辑回归 Python实现

第6章支持向量机

1）支持向量机

2）支持向量机 Python实现

第7章集成方法

1）集成方法

2）集成方法 Python实现

第8章回归

1）回归

2）回归 Python实现

第9章 树回归

1）树回归

2）树回归 Python实现

第10章KMeans聚类

1) KMeans聚类

2) KMeans聚类 Python实现

第11章_Apriori算法

1) _Apriori算法

2)_Apriori算法 Python实现

第12章_FP-growth算法

1)_FP-growth算法

2)_FP-growth算法 Python实现

第13章_PCA降维

1) _PCA降维

2)_PCA降维 Python实现

第14章_SVD简化数据

1)_SVD简化数据

2)_SVD简化数据 Python实现

第15章大数据与MapReduce

1） MapReduce 介绍

第16章_推荐系统

1）推荐系统介绍

2）如何实现推荐系统