关乎《机器学习实战》这本书基本刷完后的一些看法以及合集

从头到尾都是撸板子，或多或少的增加了一些理解

花了四个月的时间，一点点的补完了这本书，才发现就算是实战书，也不是一本就可以加深印象的

机器学习这个方向，也不单单的是一遍就能搞定的东西，理论在过了CS229发现果然还是应该重复重复重复的看下去

这本书涉及API的之后的就没实战了，因为开了ss发现也爬不到东西

下一本书准备刷《集体智慧编程》，顺便可以补一下《MLAPP》，周老师是《机器学习》讲的很棒，除去本身的知识给的拓展真的很多只是没时间看QAQ

顺便吐槽我仍然徘徊在理论和实战的边缘，根本不知道什么时候应该去玩TensorFlow

后面的Mapreduce自己随便看了看，发现hadoop方向的好难顺便吐槽我不会JAVA

合集：

K近邻

决策树

朴素贝叶斯

逻辑斯蒂回归

SVM

Adaboost

回归

K-means聚类

PCA

SVD

Aprior

FP-growth

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