在网上和教材上也看了有很多数据挖掘方面的很多知识，自己也学习很多，就准备把自己学习和别人分享的结合去总结下，以备以后自己回头看，看别人总还是比不上自己写点，及时有些不懂或者是没有必要。
目录
- 数据挖掘学习笔记--决策树 C4.5
- 数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法
- 机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)
- 机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)（一）
- 支持向量机(SVM)（二）-- 拉格朗日对偶（Lagrange duality）
- 支持向量机(SVM)（三）-- 最优间隔分类器（optimal margin classifier）
- 支持向量机（四）-- 核函数
- 支持向量机(SVM)（五）-- SMO 算法详解
- 数据挖掘十大算法--Apriori 算法
- 数据挖掘十大算法----EM 算法（最大期望算法）
- PageRank
- 数据挖掘算法学习（八）Adaboost 算法
- 数据挖掘十大算法--K 近邻算法
- 机器学习与数据挖掘-K 最近邻(KNN) 算法的实现（java 和 python 版）
- 朴素贝叶斯分类器
- 数据挖掘十大经典算法--CART: 分类与回归树
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