Machine-Learning
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第二章：kNN（k-邻域算法）
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| Python3《机器学习实战》学习笔记(一)：k-近邻算法(史诗级干货长文) | CSDN | 知乎 |
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第三章：Decision Tree（决策树）
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| Python3《机器学习实战》学习笔记(二)：决策树基础篇之让我们从相亲说起 | CSDN | 知乎 |
| Python3《机器学习实战》学习笔记(三)：决策树实战篇之为自己配个隐形眼镜 | CSDN | 知乎 |
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第四章：Navie Bayes（朴素贝叶斯）
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| Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器 | CSDN | 知乎 |
| Python3《机器学习实战》学习笔记（五）：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类 | CSDN | 知乎 |
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第五章：Logistic（Logistic回归）
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| Python3《机器学习实战》学习笔记（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法 | CSDN | 知乎 |
| Python3《机器学习实战》学习笔记（七）：Logistic回归实战篇之预测病马死亡率 | CSDN | 知乎 |
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第六章：SVM（支持向量机）
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| Python3《机器学习实战》学习笔记（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM | CSDN | 知乎 |
| Python3《机器学习实战》学习笔记（九）：支持向量机实战篇之再撕非线性SVM | CSDN | 知乎 |
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第七章：AdaBoost
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| Python3《机器学习实战》学习笔记（十）：提升分类器性能利器-AdaBoost | CSDN | 知乎 |