机器学习经典算法实践

第1章 KNN
1.1 KNN算法原理
1.1.1 算法引入
1.1.2 科学问题
1.1.3 算法流程
1.1.4 算法描述
1.1.5 补充说明
1.2 KNN算法实现
1.2.1 简介
1.2.2 核心代码
1.3 实验数据
1.4 实验结果
1.4.1 结果展示
1.4.2 结果分析
第2章 朴素贝叶斯
2.1 朴素贝叶斯算法原理
2.1.1 朴素贝叶斯算法引入
2.1.2 科学问题
2.1.3 算法流程
2.1.4 算法描述
2.1.5 算法补充
2.2 朴素贝叶斯算法实现
2.2.1 简介
2.2.2 核心代码
2.3 实验数据
2.4 实验结果
2.4.1 结果展示
2.4.2 结果分析
第3章 C4.5
3.1 C4.5算法原理
3.1.1 C4.5算法引入
3.1.2 科学问题
3.1.3 算法流程
3.1.4 算法描述
3.1.5 补充说明
3.2 C4.5算法实现
3.2.1 简介
3.2.2 核心代码
3.3 实验数据
3.4 实验结果
3.4.1 结果展示
3.4.2 结果分析
第4章 SVM
4.1 SVM算法原理
4.1.1 算法引入
4.1.2 科学问题
4.1.3 算法流程
4.1.4 算法描述
4.1.5 补充说明
4.2 SVM算法实现
4.2.1 简介
4.2.2 核心代码
4.3 实验数据
4.4 实验结果
4.4.1 结果展示
4.4.2 结果分析
第5章 AdaBoost
5.1 AdaBoost算法原理
5.1.1 算法引入
5.1.2 科学问题
5.1.3 算法流程
5.1.4 算法描述
5.1.5 补充说明
5.2 AdaBoost算法实现
5.2.1 简介
5.2.2 核心代码
5.3 实验数据
5.4 实验结果
5.4.1 结果展示
5.4.2 结果分析
第6章 CART
6.1 CART算法原理
6.1.1 算法引入
6.1.2 科学问题
6.1.3 算法流程
6.1.4 算法描述
6.1.5 补充说明
6.2 CART算法实现
6.2.1 简介
6.2.2 核心代码
6.3 实验数据
6.4 实验结果
6.4.1 结果展示
6.4.2 结果分析
第7章 K-Means
7.1 K-Means算法原理
7.1.1 算法引入
7.1.2 科学问题
7.1.3 算法流程
7.1.4 算法描述
7.1.5 补充说明
7.2 K-Means算法实现
7.2.1 简介
7.2.2 核心代码
7.3 实验数据
7.4 实验结果
7.4.1 结果展示
7.4.2 结果分析
第8章 Apriori
8.1 Apriori算法原理
8.1.1 算法引入
8.1.2 科学问题
8.1.3 算法流程
8.1.4 算法描述
8.2 Apriori算法实现
8.2.1 简介
8.2.2 核心代码
8.3 实验数据
8.4 实验结果
8.4.1 结果展示
8.4.2 结果分析
第9章 PageRank
9.1 PageRank算法原理
9.1.1 PageRank算法引入
9.1.2 科学问题
9.1.3 算法流程
9.1.4 算法描述
9.2 PageRank算法实现
9.2.1 简介
9.2.2 核心代码
9.3 实验数据
9.4 实验结果
9.4.1 结果展示
9.4.2 结果分析
第10章 EM
10.1 EM算法原理
10.1.1 EM算法的引入
10.1.2 科学问题
10.1.3 理论推导
10.1.4 算法流程
10.1.5 算法描述
10.2 EM-GMM实现
10.2.1 简介
10.2.2 核心代码
10.3 实验数据
10.4 实验结果
10.4.1 结果展示
10.4.2 结果分析