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⚡️⚡️⚡️《机器学习实战》代码（基于Python3）🚀

⭐ Machine-Learning-in-Action（更新ing）

🎄 种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！

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• 📚📚📚 机器学习实战数据集

目录

• 《机器学习实战》博客 - 总目录

• 《机器学习实战》代码

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• 第1章 - 机器学习基础 - 博客

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• 第2章 - k-近邻算法 - 博客

• Ch02-KNN - 代码

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• 第3章 - 决策树 - 博客

• Ch03-DecisionTree - 代码

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• 第4章 - 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 - 博客

• Ch04-NaiveBayes - 代码

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• 第5章 - Logistic 回归 - 博客

• Ch05-Logistic - 代码

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• 第6章 - 支持向量机 - 博客

• Ch06-SVM - 代码

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• 第7章 - 利用AdaBoost 元算法提高分类性能 - 博客

• Ch07-AdaBoost - 代码

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• 第8章 - 预测数值型数据：回归 - 博客

• Ch08-Regression - 代码

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• 第9章 - 树回归 - 博客

• Ch09-Regression Trees - 代码

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• 第10章 - 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 - 博客

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• 第11章 - 使用Apriori 算法进行关联分析 - 博客

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• 第12章 - 使用FP-growth 算法来高效发现频繁项集 - 博客

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• 第13章 - 利用PCA 来简化数据 - 博客

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• 第14章 - 利用SVD 简化数据 - 博客

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• 第15章 - 大数据与MapReduce - 博客

📢 全部本人所写✏，仅供参考📜

📢 建议使用博客和代码一起完成学习📒

📢 鉴于水平有限，如有问题，可以博客留言🌈