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献词
译者序
前言
致谢
关于本书
关于作者
关于封面
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
附录A Python入门
附录B 线性代数
附录C 概率论复习
附录D 资源
目录
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文件大小：17.15M
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