# 白话大数据与机器学习源代码
#第八章线性回归
##最小二乘法
least_square.py
##残差分析
residual_analysis.py
##非线性最小二乘法
non-linear_least_squares.py
#第九章聚类
##k-means
k-means.py
##层次聚类
hierarchical_clustering.py
##密度聚类
dbscan.py
##聚类评估
clustering_tendency.py
##簇数确定
elbow_method.py
##测定聚类质量
silhouette_coefficient.py
#第十章分类
##朴素贝叶斯和疾病预测
naive_bayes_gaussian.py
##决策树
info.py
##随机森林
random_forest_classifier.py
##隐马尔可夫模型
hidden_markov_model.py
##遗传算法 背包问题
genetic1.py
##遗传算法 极大值问题
genetic2.py
#第十四章
##文本分类
naive_bayes_multinomial.py
##k近邻
k_neighbors.py
##svm
svm_classification.py
#sql部分
sql.txt
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random_forest_classifier.py 1KB
k_neighbors.py 2KB
hierarchical_clustering.py 860B
svm_classification.py 2KB
naive_bayes_multinomial.py 2KB
.gitattributes 66B
sql.txt 2KB
genetic2.py 5KB
dbscan.py 1KB
elbow_method.py 1KB
non-linear_least_squares.py 682B
hidden_markov_model.py 4KB
info.py 2KB
k-means.py 722B
silhouette_coefficient.py 1KB
naive_bayes_gaussian.py 1KB
genetic1.py 4KB
README.md 812B
least_square.py 748B
clustering_tendency.py 2KB
residual_analysis.py 710B
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