集体智慧编程双语版数据挖掘与机器学习实战

进阶点子的 Python 项目挺难找的，但这份资源还蛮全的，尤其适合做完基础课程后想练练手的你。里面有K-Means聚类、Apriori、FP-Growth这些经典算法的实战应用，不只是讲原理，案例也跟得上，比如怎么用聚类算法给客户打标签，或者用关联搞课程推荐。讲到聚类，用的就是比较常见的K-Means，实现方式还挺清爽，Python写的，逻辑也简单。你要是还想了解不同语言实现，文末给了MATLAB和Java版本的参考链接，扩展性不错。再比如关联部分，除了讲了常见的Apriori，也有对比FP-Growth，用来优化课程推荐，还带了一个超市商品摆放调整的练习题，比较接地气，适合直接拿来练。哦对

集体智慧编程，即众包编程，是一种利用大量志愿者共同合作的软件开发方法。这种方法通过汇集多方的智慧和资源，实现了高效而创新的程序设计过程。

使用 Spark、PySpark、Spark 管道、Jupyter Notebook 学习数据挖掘机器学习

随着数据挖掘和大数据应用的发展，集体智慧编程在模拟分析中扮演着重要角色。

这篇文章的内容较为概要，主要用于初学者入门。

在这篇文章中，我们简要介绍了机器学习不同算法在Python 2.7中的实现版本，需要预先安装Python 2.7以及包括numpy、scipy和matplotlib等相关库。未来，我们还计划将其他算法的实现逐步添加，并更新至C++版。

这本书以机器学习和计算统计为基础，探索数据挖掘的精妙之处，为架构师提供了宝贵的见解和实用技巧。

此存储库包含我完成的清华大学机器学习和数据挖掘课程项目。

《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》第二版，由Morgan Kaufmann出版社于2005年出版，是一本探讨机器学习和数据挖掘应用的经典书籍。