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MachineLearning 机器学习算法代码及个人总结整理，对于算法实现部分，在相应目录中都包含有源码和数据以及测试实例，内容正在不断完善中！如有错误，还望读者指出，非常感谢，若您觉得对你有帮助，可以在右上角给个star哈(#^.^#)。PS:所有代码均符合我们整理出来的这份. Contents 算法部分目前主要包含如下部分： Logistic Regression (二分类): 。包含数据集和源码。 Decision Tree: 决策树，. ROC: 用于绘制ROC曲线，. Naive Bayes：朴素贝叶斯，. K-NearestNeighbor：K最近邻算法，. K-Means均值聚类：. Adaboost组合算法： mRMR特征选择方法， 机器学习算法代码使用汇总， PCA主要成分分析, LDA线性判别分析（Fisher判别）, spark-demo：使用scala编写的s