Machine Learning code in Python3.x. Some notes about the practices please click here:
ch2：k-近邻算法 ch3：决策树 ch4：基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 ch5：Logistic回归 ch6：支持向量机 ch7：利用Adaboost元算法提高分类性能 ch8：预测数值型数据：回归（线性回归） ch9：树回归 ch10：K-均值聚类算法 ch11:使用Apriori算法进行关联分析 ch12:使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 ch13:利用PCA简化数据 ch14：利用SVD简化数据 ch15:大数据与MapReduce
统一声明：主要参考书中所提供源码 @author: Peter Harrington