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文档简介

1、目 录第一章 机器学习概述. 2第二章 机器学习基本方法 . 5第三章 决策树与分类算法 . 9第四章 聚类分析. 13第五章 文本分析. 17第六章 神经网络. 22第七章 贝叶斯网络. 26第八章 支持向量机. 31第九章 进化计算. 32第十章 分布式机器学习. 34第十一章 深度学习. 35第十二章 高级深度学习. 37第十三章 推荐系统. 391 / 39第一章 机器学习概述 2 / 39 3 / 394 / 39第二章 机器学习基本方法 ?” ? ? F ? （ ） （ ， （ （ ， （ 5 / 39 ?Y 、 和? 0 W范 = 0 w。 ?k ?2等 ?6 / 39 n ?

2、? ?7 / 39 的 ?8 / 39第三章 决策树与分类算法 ? ， 与 59 / 39 ? ? ?F ? 与?曲 k10 / 39kk 选 k K k 和 11 / 39 12 / 39第四章 聚类分析 ? ? ? ?F值、 ?13 / 39 kk值 k ?k 14 / 39 都相当大。虽通过引人 13 15 / 39 Tree D G k G k K 结 16 / 39第五章 文本分析 ? ? 、 ? 17 / 39 ?系 Analyzer 中。 18 / 39 ( 19 / 39 ?20 / 39 21 / 39第六章 神经网络 , , =, , )1212 = ( + ) ? 到。2

3、2 / 39、 等 、 ， S 23 / 39 2= ) 当 网 24 / 39 从 0 和 1 0到11 descent 8 8 8 1 就 25 / 39第七章 贝叶斯网络 ? N= = = = = = 和 = = 和= E 中 N ( | = = ( | = ( | = = 12 ?26 / 39。 ? ,G1 27 / 39 ?G 和 G XYn =有 ( ) = ( , , ) = ( ) ( | ) ( | , )12121312kk 28 / 39 = ( ) ( | ) ( | )12132 = f 1 = = = i +=+ b=+ + + b=+c+ bc =+c+b bc+ 29 / 39 w w = 30 / 39第八章 支持向量机 31 / 39第九章 进化计算 或1 2 2 32 / 39 33 / 39第十章 分布式机器学习 框架由一个单独的 以及每个集群节点对应一个备 模 与 函 34 / 39第十一章 深度学习 的 C和和 35 / 39

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