Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等

本项目仅作为本人练习项目。

分类回归算法包括：决策树、CART回归、线性回归、K近邻、逻辑斯谛回归、SoftMax、最大熵、朴素贝叶斯、感知机、支持向量机、Adaboost、提升树以及随机森林 关联分析算法包括：Apriori和FP-Growth 聚类算法包括：K均值、DBSCAN、MeanShift、标签传播、谱聚类以及高斯混合模型(EM算法学习) 推荐算法：协同过滤算法(基于K近邻和SVD) 此外，还包括隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、条件随机场以及常用优化算法。 后续逐步更新...