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第二章：kNN（k-邻域算法）

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• 1.简单k-NN

• 2.海伦约会

• 3.数字识别

第三章：Decision Tree（决策树）

代码

• 1.贷款预测

• 2.隐形眼镜

第四章：Navie Bayes（朴素贝叶斯）

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）

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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• 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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• 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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• 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

代码

• 1.树回归

聚类

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