ahyuquan的博客

机器学习实战的中英文pdf以及随书code P ART 1 C LASSIFICATION ...............................................................1 1 ■ Machine learning basics 3 2 ■ Classifying with k-Nearest Neighbors 18 3 ■ Splitting datasets one feature at a time: decision trees 37 4 ■ Classifying with probability theory: naïve Bayes 61 5 ■ Logistic regression 83 6 ■ Support vector machines 101 7 ■ Improving classification with the AdaBoost meta-algorithm 129 P ART 2 F ORECASTING NUMERIC VALUES WITH REGRESSION ..............151 8 ■ Predicting numeric values: regression 153 9 ■ Tree-based regression 179 P ART 3 U NSUPERVISED LEARNING ...............................................205 10 ■ Grouping unlabeled items using k-means clustering 207 11 ■ Association analysis with the Apriori algorithm 224 12 ■ Efficiently finding frequent itemsets with FP-growth 248 P ART 4 A DDITIONAL TOOLS .......................................................267 13 ■ Using principal component analysis to simplify data 269 14 ■ Simplifying data with the singular value decomposition 280 15 ■ Big data and MapReduce 299

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

ORACLE__SQL语句教学 引言 3 第一章 数据库基础 6 第二章 Oracle入门 6 第三章 查询基础 11 第四章 单行函数 14 第五章 分组函数 19 第六章 多表查询 21 ... 第十九章 游标、函数 79 第二十章 存储过程 86 第二十一章 触发器 90 第二十二章 事务（数据库系统概论） 99 第二十三章 用户管理 100 第二十四章 备份 恢复 SQLLoader 104 第二十五章 数据库设计范式 106 第二十六章 数据库设计工具 107 第二十七章 对象关系数据库系统 112 第二十八章 其他数据库 113