机器学习方法

详细介绍了统计分析与机器学习领域中关键的方法与算法，包括回归分析、主成分分析、聚类算法（如层次聚类和K-means聚类）以及多元时间序列关联分析。这些技术在社会科学、经济学、生物医学和工程学等多个领域有着广泛应用。回归分析通过建立数学模型预测自变量对因变量的影响，包括线性、多元和非线性回归。主成分分析（PCA）利用数据变异性最大的方向进行降维，保留数据主要信息。聚类分析无监督地将相似对象分组，层次聚类和K-means聚类是其典型方法。多元时间序列关联分析揭示时间序列数据中变量之间的相互作用。文章提供了讲义文档和编程示例，帮助读者理解和应用这些算法。

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘

McGrawHill出版社发行的.Tom著作的机器学习经典，涵盖数据挖掘通用算法。

使用欧拉公式结合Matlab实现圆周率的计算方法，这是一个涉及机器学习的实际案例。课程涵盖了吴恩达和林轩田的教学内容，包括Octave和Python3的编程示例，以及Tensorflow和其他库的使用。项目还包括数据处理和爬虫系统的初步实现。

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

吴恩达矩阵学习是针对机器学习所设计的，可以帮助你更好地理解线性代数在机器学习中的应用，进而理解更复杂的机器学习概念。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略

此指南提供机器学习与Spark的清晰介绍，涵盖基础概念、技术和实用示例。

三位统计学家和计算机专家的重要著作，强调数学基础，涵盖统计与计算机领域，是学习数据挖掘和统计学习理论的必备文献，提供djvu格式的英文原版。

gbrank机器学习在各领域的广泛应用展示了其在科技创新中的重要性。