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python-code-for-Machine-learning
- 用于机器学习的全方位python代码，包括K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic 回归 、支持向量机、利用 AdaBoost 元算法提高分类性能、预测数值型数据：回归、树回归、利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组、使用 Apriori 算法进行关联分析、使用 FP-growth 算法来高效分析频繁项集、利用 PCA 来简化数据、利用 SVD 简化数据、大数据与 MapReduce-The full range of py
mechine-learning
- 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学
3.贝叶斯分类器
- 贝叶斯定理是用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识，而机器学习使用的各种算法中，最常见的就是贝叶斯定理。此代码为贝叶斯分类python代码，包含高斯贝叶斯分类器，多项式贝叶斯分类器和伯努利贝叶斯分类器，并有具体的数据例子进行仿真比较(Bias's theorem is a mathematical way to explain all the common sense in life, and machine learning usi
朴素贝叶斯源码
- 朴素贝叶斯分类器用Python实现，基础代码适合初学者(Naive bayes classifier is implemented in Python, and basic code is suitable for beginners)
py_ex
- 利用朴素贝叶斯理论，将垃圾邮件的做分类，使用python代码，内涵邮件数据(Naive Bayes theory is used to classify spam, using Python code, and content mail data.)
bayes
- 这是一个用于贝叶斯分类器的源代码，请有需要的朋友看一下(This is the python source code used to describe baysion clustering. It can be combined with your actual needs.)
5、贝叶斯python代码及数据
- 贝叶斯算法实现分类及数据集 python代码 分类算法(The classification and data set of Bias algorithm)