信号处理原理

机器学习实战 Machine Learning In ActionBy Peter Harringthon本书前两部分主要探讨监督学习。本书的前七章主要研究分类算法，第 2 章讲述最简单的分类算法：k - 近邻算法，第 3 章引入决策树，第4 章讨论如何使用概率论建立分类器。第 5 章讨论 Logistic 回归。 第 6章介绍支持向量机，第7 章介绍元算法 AdaBoost

约瑟夫问题-The Joseph cycle problem.

蓝牙协议体系结构,介绍蓝牙-Bluetooth Protocol Architecture, introduced Bluetooth

此算法在于实现自然现象的聚类，K均值聚类是一种方法。使用C++程序编写，可以实现大量数据的处理，比如实现地震数据的处理，可以很快的将地震数据进行分类，进而找出地震中心，以达到快速有效的目的！

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应用背景市场篮子分析是关联规则挖掘的具体应用，在这里分析了零售交易的篮子，以寻找可能购买的产品。分析输出形式输入 ；recomendation引擎/营销策略。 ；关联规则挖掘不能做使用SAS基础/企业指导，因此R似乎是最好的选择，在我看来。关键技术关联规则技术广泛用于零售购物篮分析，以及在其他应用程序之间找到集和属性-值对的集合之间的交往。它也可用于分类，使用规则的右手边的类标签。它甚至被用于异常检测的规则表示罕见/异常关联。

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