1、Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文)
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4、Python3《机器学习实战》学习笔记(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器
5、Python3《机器学习实战》学习笔记(五):朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类
6、Python3《机器学习实战》学习笔记(六):Logistic回归基础篇之梯度上升算法
7、Python3《机器学习实战》学习笔记(七):Logistic回归实战篇之预测病马死亡率
8、Python3《机器学习实战》学习笔记(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM
支持向量机理论推导,整体思路讲解,JulySVM,PDF, SVM通俗讲解,拉格朗日乘子法与KKT条件 (切线跟法线乘积为-1,变化趋势,),SVM重要参数,SVM简单应用demo
重点是理解SVM 为什么这样做,底层公式的推导过程。
9、Python3《机器学习实战》学习笔记(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM
10、 Python3《机器学习实战》学习笔记(十):提升分类器性能利器-AdaBoost
11、Python3《机器学习实战》学习笔记(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄
12、Python3《机器学习实战》学习笔记(十二):机器学习实战之树回归
13、Python3《机器学习实战》学习笔记(十三):机器学习实战之K-Means算法
14、Python3《机器学习实战》学习笔记(十四):机器学习实战之Apriori算法
重点是理解下Apriori函数 while循环跟k初值为2的巧妙之处, 关联分析的时候思考下demo的思路
15、Python3《机器学习实战》学习笔记(十五):机器学习实战之FP-growth算法
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