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机器学习资料
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### 1.聚类资料及代码:
Python实现聚类算法(三)之总结:
https://www.colabug.com/72166.html
scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法:
https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51244850
### 2. 斯坦福大学公开课 :机器学习课程
http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
### 3.书籍推荐:
《机器学习实战(可复制)》
## 学习工具
**Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。**
**Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台**
@[TOC](机器学习资料整理)
## 1. 斯坦福大学公开课 :机器学习课程
http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
## 2.书籍推荐:
《机器学习实战(可复制)》
## 3.学习工具介绍:
Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台:
>逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143
## 4.各算法学习链接:
### 1.聚类资料及代码:
Python实现聚类算法(三)之总结:
https://www.colabug.com/72166.html
scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法:
https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51244850
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原文地址:https://www.cnblogs.com/sharryling/p/10520465.html