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《机器学习实战》在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目

下载格式: pdf。共296页。文件容量 13.4M。: 作者：[美]哈林顿; 第一部分　分类; 第1章　机器学习基础; 1.1 　何谓机器学习; 1.1.1 　传感器和海量数据; 1.1.2 　机器学习非常重要; 1.2 　关键术语; 1.3 　机器学习的主要任务; 1.4 　如何选择合适的算法; 1.5 　开发机器学习应用程序的步骤; 1.6 　Python语言的优势; 1.6.1 　可执行伪代码; 1.6.2 　Python比较流行; 1.6.3 　Python语言的特色; 1.6.4 　Python语言的缺点; 1.7 　NumPy函数库基础; 1.8 　本章小结; 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; 索引; 版权声明

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