机器学习PLA算法.

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性

机器学习和数据挖掘算法 机器学习和数据挖掘算法的Python实现 分类算法 支持向量机 旋转森林 随机森林 PCA LDA 朴素贝叶斯 粒子群算法 QDA 决策树 知识网络 功能选择 随机森林 BPS

机器学习样本:机器学习算法代码样本

自己写的适用于线性可分的PLA分类算法和非线性的POCKETPLA算法，数据可以自己到UCI数据集里下载

1.1 k-means算法的步骤 假设k=3,要分3个群体 随机在数据当中抽取3个样本,当作三个类别的中心点(k1,k2,k3) 计算其余的点分别到这3个中心点的距离,每一个样本有3个距离(a,b,c

数据集: Id R F M 1 27 6 232.61 2 3 5 1507.11 3 4 16 817.62 4 3 11 232.81 5 14 7 1913.05 6 19 6 220.07 7

机器学习之EM算法实现.rar

这本英文版的书，介绍了机器学习的理论，数学公式，以及怎样把理论公式转化为实际算法

机器学习算法学习资源分享，Sklearn源码学习。这是一个100%开源的学习资源，适用于手指测量。内容包含完整的调试通过的源码，可供学习和二次修改使用。

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