此项目是我在学习《机器学习实战》这本书时的代码记录情况，用python实现，当然也会包括一些其他的机器学习算法，使用.zip

Machine-Learning-With-Python ======================== 此项目是我在学习《机器学习实战》这本书时的代码记录情况，用python实现，当然也会包括一些其他的机器学习 0: 【距离计算】MachingLearning中的距离和相似性计算以及python实现:<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842 <br/> 1：【关联规则】Apriori算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51113753 <br/> 2：【关联规则】FP-Tree算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51113753 <br/> 3：【决策树算法】基于信息论的三种决策树算法之ID3算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51242815<br/> 4：【聚类算法】二分-kMeans算法（二分K均值聚类）分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/48949227<br/> 5：【回归算法】Logistic回归算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51236978<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51242150<br/> 6：【分类算法】AdaBoost算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51372309<br/> 7：【分类算法】朴素贝叶斯算法分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47205371<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47860945<br/> 8：【回归算法】预测数值型数据-回归（Regression）分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51405251<br/> 9：【降维技术】PCA降维技术分析与Python代码实现，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51418069<br/> 10：【推荐系统】基于标签的推荐系统，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51684716<br/> 11：【推荐系统】基于图推荐系统，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51694250<br/> 12：【推荐系统】基于用户和Item的协同过滤推荐算法，具体分析请参考博客：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51346159<br/> 13：基于随机变量的熵来进行数据建模和分析<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/53729868<br/> 14：【推荐系统】推荐算法的回顾总结<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/74367714<br/> 15：【推荐系统】基于协同的Slope One算法原理介绍和实现<br/> https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/98210975 16：【推荐系统】基于三部图网络结构的知识推荐算法<br/> https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/98508579 -------------------------- # 数据采集样例代码 文件夹为 spider，其内会逐步增加一些爬虫程序和数据，希望对你们有帮助 <br/><br/>CSDN博客地址：<br/> http://blog.csdn.net/gamer_gyt/<br/> 如有问题请联系：<br/> QQ：1923361654<br/> WeChat：gyt13342445911<br/> Email：[email protected]<br/>