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机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归

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第二章：kNN（k-邻域算法）

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Python3《机器学习实战》学习笔记(一)：k-近邻算法(史诗级干货长文)	个人网站	CSDN	知乎

代码

• 1.简单k-NN

• 2.海伦约会

• 3.数字识别

第三章：Decision Tree（决策树）

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Python3《机器学习实战》学习笔记(二)：决策树基础篇之让我们从相亲说起	个人网站	CSDN	知乎
Python3《机器学习实战》学习笔记(三)：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜	个人网站	CSDN	知乎

代码

• 1.贷款预测

• 2.隐形眼镜

第四章：Navie Bayes（朴素贝叶斯）

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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	个人网站	CSDN	知乎
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	个人网站	CSDN	知乎

代码

• 1.言论过滤器

• 2.垃圾邮件过滤器

• 3.新浪新闻分类器

第五章：Logistic（Logistic回归）

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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	个人网站	CSDN	知乎
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	个人网站	CSDN	知乎

代码

• 1.Logistic基础训练

• 2.改进的随机梯度上升算法

• 3.病马死亡率预测

第六章：SVM（支持向量机）

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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	个人网站	CSDN	知乎
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	个人网站	CSDN	知乎

代码

• 1.简化版SMO算法

• 2.完整版SMO算法

• 3.非线性SVM

• 4.Sklearn SVC手写数字识别

第七章：AdaBoost

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Python3《机器学习实战》学习笔记（十）：提升分类器性能利器-AdaBoost	个人网站	CSDN	知乎

代码

• 1.基于单层决策树的AdaBoost训练过程

• 2.在难数据集上应用AdaBoost

• 3.sklearn实现AdaBoost

• 4.ROC曲线绘制

第八章：Regression

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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	个人网站	CSDN	知乎
Python3《机器学习实战》学习笔记（十二）：线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测	个人网站	no	no

代码

• 1.线性回归(普通线性回归+局部加权线性回归)

• 2.预测鲍鱼年龄

• 3.逐步线性回归

• 4.乐高玩具二手价格预测

第九章：Regression Tree

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Python3《机器学习实战》学习笔记（十三）：树回归基础篇之CART算法与树剪枝	个人网站	no	no

代码

• 1.树回归