Maching Learning

常见算法

1.1 频繁项和关联规则挖掘算法 Apriori
1.2 频繁项加速挖掘算法(Apriori改进)FP-Growth
1.3 数据降维PCA算法
1.4 数据降维SVD算法
1.5 MapReduce实现词频统计
1.6 PageRank实现，包括迭代法实现和MapReduce实现
1.7 KNN实现，包含约会实例和手写体识别实例
1.8 DecisionTree实现，包括是否鱼类判断和隐形眼镜类别判断两个案例和决策树图形实现
1.9 NaiveBayes实现，包括屏蔽侮辱性词汇、垃圾邮件过滤和从广告中获取区域词汇倾向
2.0 Logistic回归模型实现: 简单分类+疝气病预测病马死亡情况+三种随机梯度上升算法+权值随迭代变化情况
2.1 RandomForest随机森林实现: 雷达信号判断
2.2 adaBoost算法实现，预测病马死亡情况
2.3 Linear Regression算法实现, regression, lwlr, ridgeRegression实现
2.4 Regression Tree算法实现
2.4 Regression Tree算法实现

计算广告

1.1 Follow The Regularized Leader算法实现

基础功能

1.1 Thrift服务,跨语言传输