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Machine-Learning

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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