机器学习常用算法汇总

机器学习数据挖掘常用算法总结梳理完整版：是对于机器学习以及数据挖掘领域中使用到的算法、方法和模型等方面一个全面的总结和学习概括，欢迎同行互相交流学习，欢迎指点。

机器学习算法及其应用；机器学习是人工智能发展中一个十分活跃的领域,其研究目的是希望计算机具有如同人类一样从现实世界中获取知识的能力,同时,以模拟人类的学习过程出发点,建立学习的计算理论,构造各种学习系

机器学期多种常用算法的比较。图中描述了几种常用算法的优缺点，适用场合等。

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包括各种机器学习算法及其原理讲解，贝叶斯，KNN，决策树，推荐系统，梯度优化，神经网络，SVM，预测，人脸识别中的相关算法，认知计算与深度学习，概率图模型与词性标注等。包括算法及Python代码实现讲

常见的数据处理算法如GM，PLS，ES，Markov，Bayes，神经网络算法，群智能算法。

周志华的机器学习pdf文档，包括svm、BP等、内容较为详细

Python机器学习算法pdf版，通过网上其他版本转换的。

主要有如下部分：1.如何安装Python和相关机器学习的库模块；2.如何用数据库里面的数据;3.用不同的机器学习算法对数据库里的数据进行分类预测并比较各种预测算法的准确性；4.选择最优算法进行预测