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机器学习算法代码及个人总结整理，对于算法实现部分，在相应目录中都包含有源码和数据以及测试实例，内容正在不断完善中！如有错误，望不吝指教。PS:所有代码均符合我们整理出来的这份编码规范.

算法部分目前主要包含如下部分：

• Logistic Regression (二分类): 源码实现 。包含数据集和源码。

• Decision Tree: 决策树，源码实现.

• Support Vector Machine:支持向量机，源码实现.

• ROC: 用于绘制ROC曲线，源码实现.

• Naive Bayes：朴素贝叶斯，源码实现.

• K-NearestNeighbor：K最近邻算法，源码实现.

• K-Means均值聚类：源码实现.

• Adaboost组合算法：源码链接

• Genetic Algorithm遗传算法：源码链接

• mRMR特征选择方法，软件使用方法

• 机器学习算法代码使用汇总，Python & R Codes

• PCA主要成分分析, Python实现源码

• LDA线性判别分析（Fisher判别）,源码实现

• spark-demo：使用scala编写的spark实例.

  • invertedIndex, Spark 倒排索引实例源码

• MNIST数据集加载方法.

位欢欢-上海师范大学2017届硕士 部分转载- 刘帝伟, 中南大学2014级硕士，HomePage.

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