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个人使用jupyter notebook整理的peter的《机器学习实战》代码,使其更有层次感,更加连贯,也加了一些自己的修改,以及注释

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个人使用jupyter notebook整理的peter的《机器学习实战》代码,使其更有层次感,更加连贯,也根据自己的代码习惯,加了一些自己的修改,以及注释

这是给自己做的笔记,贴出来,也是希望大家一起学习!

:原版所有代码点击这里       GitHub整理的资源apachecn/MachineLearning

内容包括:

adaBoost文件夹:AdaBoost元算法提高分类性能

apriori文件夹:Apriori算法进行关联分析

bayes文件夹:bayes算法用于垃圾邮件分类

decisionTree文件夹:使用决策树算法,进行数据分类

fp-growth文件夹:FP-growth算法加速发现频繁项集

kmeans文件夹:kmeans + 二分kmeans算法

k-Nearest Neighbor文件夹:k近邻算法 + 数值归一化

logistic文件夹:batch GD + SGD

pca文件夹:pca降维

pca和svd的比较:关于pca和svd的区别和联系,理论参见博客

regress文件夹:线性回归 + 局部加权线性回归 + 岭回归 + 向前逐步回归 

regressionTree文件夹:回归树+模型树

svd文件夹:svd降维 + 协同过滤算法进行物品推荐

svm文件夹:简化版smo实现svm(支持向量机)分类器

完结

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个人使用jupyter notebook整理的peter的《机器学习实战》代码,使其更有层次感,更加连贯,也加了一些自己的修改,以及注释

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