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本書是為大學本科、研究生學習參考材料，以講原理、完全開放源代碼、使用公開數據集、實驗效果演示為特色。既適合本科生、研究生教學使用，也適合自學。為了配合教師教學及同學們自學，本書提供了配套教學的ppt和所有章節的源代碼。
第1章KNN
1.1KNN演算法原理
1.1.1演算法引入
1.1.2科學問題
1.1.3演算法流程
1.1.4演算法描述
1.1.5補充說明
1.2KNN演算法實現
1.2.1簡介
1.2.2核心代碼
1.3實驗資料
1.4實驗結果
1.4.1結果展示
1.4.2結果分析
第2章 樸素貝葉斯
2.1樸素貝葉斯演算法原理
2.1.1樸素貝葉斯演算法引入
2.1.2科學問題
2.1.3演算法流程
2.1.4演算法描述
2.1.5演算法補充
2.2樸素貝葉斯演算法實現
2.2.1簡介
2.2.2核心代碼
2.3實驗資料
2.4實驗結果
2.4.1結果展示
2.4.2結果分析
第3章C4.5
3.1C4.5演算法原理
3.1.1C4.5演算法引入
3.1.2科學問題
3.1.3演算法流程
3.1.4演算法描述
3.1.5補充說明
3.2C4.5演算法實現
3.2.1簡介
3.2.2核心代碼
3.3實驗資料
3.4實驗結果
3.4.1結果展示
3.4.2結果分析
第4章SVM
4.1SVM演算法原理
4.1.1演算法引入
4.1.2科學問題
4.1.3演算法流程
4.1.4演算法描述
4.1.5補充說明
4.2SVM演算法實現
4.2.1簡介
4.2.2核心代碼
4.3實驗資料
4.4實驗結果
4.4.1結果展示
4.4.2結果分析
第5章AdaBoost
5.1AdaBoost演算法原理
5.1.1演算法引入
5.1.2科學問題
5.1.3演算法流程
5.1.4演算法描述
5.1.5補充說明
5.2AdaBoost演算法實現
5.2.1簡介
5.2.2核心代碼
5.3實驗資料
5.4實驗結果
5.4.1結果展示
5.4.2結果分析
第6章CART
6.1CART演算法原理
6.1.1演算法引入
6.1.2科學問題
6.1.3演算法流程
6.1.4演算法描述
6.1.5補充說明
6.2CART演算法實現
6.2.1簡介
6.2.2核心代碼
6.3實驗資料
6.4實驗結果
6.4.1結果展示
6.4.2結果分析
第7章KMeans
7.1K Means演算法原理
7.1.1演算法引入
7.1.2科學問題
7.1.3演算法流程
7.1.4演算法描述
7.1.5補充說明
7.2KMeans演算法實現
7.2.1簡介
7.2.2核心代碼
7.3實驗資料
7.4實驗結果
7.4.1結果展示
7.4.2結果分析
第8章Apriori
8.1Apriori演算法原理
8.1.1演算法引入
8.1.2科學問題
8.1.3演算法流程
8.1.4演算法描述
8.2Apriori演算法實現
8.2.1簡介
8.2.2核心代碼
8.3實驗資料
8.4實驗結果
8.4.1結果展示
8.4.2結果分析
第9章PageRank
9.1PageRank演算法原理
9.1.1PageRank演算法引入
9.1.2科學問題
9.1.3演算法流程
9.1.4演算法描述
9.2PageRank演算法實現
9.2.1簡介
9.2.2核心代碼
9.3實驗資料
9.4實驗結果
9.4.1結果展示
9.4.2結果分析
第10章EM
10.1EM演算法原理
10.1.1EM演算法引入
10.1.2科學問題
10.1.3理論推導
10.1.4演算法流程
10.1.5演算法描述
10.2EMGMM實現
10.2.1簡介
10.2.2核心代碼
10.3實驗資料
10.4實驗結果
10.4.1結果展示
10.4.2結果分析
參考文獻
