《機器學習實戰》學習筆記 （目錄）
幾天沒寫過部落格了，一重開就給自己挖了這麼一個大坑……（希望能好好填坑）
最近一段時間看了《機器學習實戰》這本書，感覺寫得不錯，認真看了看。關於這本書的書評及購買事宜請移步豆瓣、京東、亞馬遜等網站，這裡不多說。不過有一點，感覺這本書有個很好的地方是給出了各個演算法的Python實現程式碼和講解，要求不高的話可以拿來用了（懶）。在這裡想好好寫寫從這本書中學到的東西，文中的程式碼和主要內容也將均來自這本書。
同時本系列部分文章繼承自 qwertWZ 學長，萬分感謝！
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目錄
第一部分 分類
第1章 機器學習基礎
第2章 k-近鄰演算法
第3章 決策樹
第4章 基於概率論的分類方法：樸素貝葉斯
第5章 Logistic迴歸
第6章 支援向量機
第7章 利用 Adaboost元演算法提高分類效能
第二部分 利用迴歸預測數值型資料
第8章 預測數值型資料：迴歸
第9章 樹迴歸
第三部分 無監督學習
第10章 利用K-均值聚類演算法對未標註資料分組
第11章 使用Apriori演算法進行關聯分析
第12章 使用FP-growth演算法來高效發現頻繁項集
第四部分 其他工具
第13章 利用PCA來簡化資料
第14章 利用SVD簡化資料
第15章 大資料與MapReduce
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本書的主頁：https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action
書中的程式碼和所使用的資料集可以在主頁或者這裡（作者的GitHub版本庫）找到。
書中有的程式碼均使用Python 2.7，並廣泛使用了 NumPy 模組，若干章中還使用了 Matplotlib 模組進行繪圖。可以安裝 Python 2.7 的官方發行版，然後依次安裝 NumPy 和 Matplotlib 模組（需要解決依賴）。
但針對社群對 Python 2.X 版本的不再支援，所以博主推薦安裝 Python 3.X 版本 or Anaconda 來程式設計。
在這裡推薦直接安裝Python發行版 Anaconda，已經內建了很多科學計算所需的模組，可直接使用。
The desire of his soul is the prophecy of his fate