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。
既是为了给自己做一个笔记,如果有人需要,也是希望大家一起学习。
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
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
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完结!
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