第 1 章: 基础知识
第 2 章: K近邻算法
第 3 章: 决策树算法
第 4 章: 朴素贝叶斯
第 5 章: 逻辑斯蒂回归
第 6 章: 支持向量机
第 7 章: 集成方法
第 8 章: 回归
第 9 章: 树回归
第 10 章: KMeans聚类
第 11 章: Apriori算法与关联分析
第 12 章: FP-growth高效发现频繁项集
第 13 章: PCA降维
第 14 章: SVD简化数据
第 15 章: 大数据与MapReduce
第 16 章: 推荐系统介绍
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