This is the source code to go with "Machine Learning in Action" by Peter Harrington published by Manning Inc. The official page for this book can be found here: http://manning.com/pharrington/
All the code examples were working on Python 2.6, there shouldn't be any problems with the 2.7. NumPy will be needed for most examples. If you have trouble running any of the examples us know on the Forum for this book: http://www.manning-sandbox.com/forum.jspa?forumID=728.
If you want to run these on some other version of Python say--3.0 or IronPython, feel free to fork the code.
此repo为个人对官方源码的改写以及笔记
- 第2章 - k-近邻算法
- 第3章 - 决策树
- 第4章 - 朴素贝叶斯分类器
- 第5章 - Logistic回归
- 第6章 - AdaBoost元算法
- 第8章 - 线性回归/局部加权线性回归, 收缩方法
- 第9章 - 树回归
- 第10章 - 无监督学习中聚类方法
- 第11章 - Apriori算法进行关联分析
- 第12章 - FP-growth算法进行关联分析