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Commit 2259e45

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2020-10-22 18:35:55
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### 学习文档
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89-
<table>
90-
<tr>
91-
<th>模块</th>
92-
<th>章节</th>
93-
<th>类型</th>
94-
<th>负责人(GitHub)</th>
95-
<th>QQ</th>
96-
</tr>
97-
<tr>
98-
<td>机器学习实战</td>
99-
<td><a href="docs/ml/1.md"> 第 1 章: 机器学习基础</a></td>
100-
<td>介绍</td>
101-
<td><a href="https://github.com/ElmaDavies">@毛红动</a></td>
102-
<td>1306014226</td>
103-
</tr>
104-
<tr>
105-
<td>机器学习实战</td>
106-
<td><a href="docs/ml/2.md">第 2 章: KNN 近邻算法</a></td>
107-
<td>分类</td>
108-
<td><a href="https://github.com/youyj521">@尤永江</a></td>
109-
<td>279393323</td>
110-
</tr>
111-
<tr>
112-
<td>机器学习实战</td>
113-
<td><a href="docs/ml/3.md">第 3 章: 决策树</a></td>
114-
<td>分类</td>
115-
<td><a href="https://github.com/jingwangfei">@景涛</a></td>
116-
<td>844300439</td>
117-
</tr>
118-
<tr>
119-
<td>机器学习实战</td>
120-
<td><a href="docs/ml/4.md">第 4 章: 朴素贝叶斯</a></td>
121-
<td>分类</td>
122-
<td><a href="https://github.com/wnma3mz">@wnma3mz</a><br/><a href="https://github.com/kailian">@分析</a></td>
123-
<td>1003324213<br/>244970749</td>
124-
</tr>
125-
<tr>
126-
<td>机器学习实战</td>
127-
<td><a href="docs/ml/5.md">第 5 章: Logistic回归</a></td>
128-
<td>分类</td>
129-
<td><a href="https://github.com/DataMonk2017">@微光同尘</a></td>
130-
<td>529925688</td>
131-
</tr>
132-
<tr>
133-
<td>机器学习实战</td>
134-
<td><a href="docs/ml/6.md">第 6 章: SVM 支持向量机</a></td>
135-
<td>分类</td>
136-
<td><a href="https://github.com/VPrincekin">@王德红</a></td>
137-
<td>934969547</td>
138-
</tr>
139-
<tr>
140-
<td>网上组合内容</td>
141-
<td><a href="docs/ml/7.md">第 7 章: 集成方法（随机森林和 AdaBoost）</a></td>
142-
<td>分类</td>
143-
<td><a href="https://github.com/jiangzhonglian">@片刻</a></td>
144-
<td>529815144</td>
145-
</tr>
146-
<tr>
147-
<td>机器学习实战</td>
148-
<td><a href="docs/ml/8.md">第 8 章: 回归</a></td>
149-
<td>回归</td>
150-
<td><a href="https://github.com/DataMonk2017">@微光同尘</a></td>
151-
<td>529925688</td>
152-
</tr>
153-
<tr>
154-
<td>机器学习实战</td>
155-
<td><a href="docs/ml/9.md">第 9 章: 树回归</a></td>
156-
<td>回归</td>
157-
<td><a href="https://github.com/DataMonk2017">@微光同尘</a></td>
158-
<td>529925688</td>
159-
</tr>
160-
<tr>
161-
<td>机器学习实战</td>
162-
<td><a href="docs/ml/10.md">第 10 章: K-Means 聚类</a></td>
163-
<td>聚类</td>
164-
<td><a href="https://github.com/xuzhaoqing">@徐昭清</a></td>
165-
<td>827106588</td>
166-
</tr>
167-
<tr>
168-
<td>机器学习实战</td>
169-
<td><a href="docs/ml/11.md">第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析</a></td>
170-
<td>频繁项集</td>
171-
<td><a href="https://github.com/WindZQ">@刘海飞</a></td>
172-
<td>1049498972</td>
173-
</tr>
174-
<tr>
175-
<td>机器学习实战</td>
176-
<td><a href="docs/ml/12.md">第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集</a></td>
177-
<td>频繁项集</td>
178-
<td><a href="https://github.com/mikechengwei">@程威</a></td>
179-
<td>842725815</td>
180-
</tr>
181-
<tr>
182-
<td>机器学习实战</td>
183-
<td><a href="docs/ml/13.md">第 13 章: 利用 PCA 来简化数据</a></td>
184-
<td>工具</td>
185-
<td><a href="https://github.com/lljuan330">@廖立娟</a></td>
186-
<td>835670618</td>
187-
</tr>
188-
<tr>
189-
<td>机器学习实战</td>
190-
<td><a href="docs/ml/14.md">第 14 章: 利用 SVD 来简化数据</a></td>
191-
<td>工具</td>
192-
<td><a href="https://github.com/marsjhao">@张俊皓</a></td>
193-
<td>714974242</td>
194-
</tr>
195-
<tr>
196-
<td>机器学习实战</td>
197-
<td><a href="docs/ml/15.md">第 15 章: 大数据与 MapReduce</a></td>
198-
<td>工具</td>
199-
<td><a href="https://github.com/wnma3mz">@wnma3mz</a></td>
200-
<td>1003324213</td>
201-
</tr>
202-
<tr>
203-
<td>Ml项目实战</td>
204-
<td><a href="docs/ml/16.md">第 16 章: 推荐系统（已迁移）</a></td>
205-
<td>项目</td>
206-
<td><a href="https://github.com/apachecn/RecommenderSystems">推荐系统（迁移后地址）</a></td>
207-
<td></td>
208-
</tr>
209-
<tr>
210-
<td>第一期的总结</td>
211-
<td><a href="docs/report/2017-04-08.md">2017-04-08: 第一期的总结</a></td>
212-
<td>总结</td>
213-
<td>总结</td>
214-
<td>529815144</td>
215-
</tr>
216-
</table>
217-
89+
| 模块 | 章节 | 类型 | 负责人(GitHub) | QQ |
90+
| --- | --- | --- | --- | --- |
91+
| 机器学习实战 | [第 1 章: 机器学习基础](docs/ml/1.md) | 介绍 | [@毛红动](https://github.com/ElmaDavies) | 1306014226 |
92+
| 机器学习实战 | [第 2 章: KNN 近邻算法](docs/ml/2.md) | 分类 | [@尤永江](https://github.com/youyj521) | 279393323 |
93+
| 机器学习实战 | [第 3 章: 决策树](docs/ml/3.md) | 分类 | [@景涛](https://github.com/jingwangfei) | 844300439 |
94+
| 机器学习实战 | [第 4 章: 朴素贝叶斯](docs/ml/4.md) | 分类 | [@wnma3mz](https://github.com/wnma3mz)<br/>[@分析](https://github.com/kailian) | 1003324213<br/>244970749 |
95+
| 机器学习实战 | [第 5 章: Logistic回归](docs/ml/5.md) | 分类 | [@微光同尘](https://github.com/DataMonk2017) | 529925688 |
96+
| 机器学习实战 | [第 6 章: SVM 支持向量机](docs/ml/6.md) | 分类 | [@王德红](https://github.com/VPrincekin) | 934969547 |
97+
| 网上组合内容 | [第 7 章: 集成方法（随机森林和 AdaBoost）](docs/ml/7.md) | 分类 | [@片刻](https://github.com/jiangzhonglian) | 529815144 |
98+
| 机器学习实战 | [第 8 章: 回归](docs/ml/8.md) | 回归 | [@微光同尘](https://github.com/DataMonk2017) | 529925688 |
99+
| 机器学习实战 | [第 9 章: 树回归](docs/ml/9.md) | 回归 | [@微光同尘](https://github.com/DataMonk2017) | 529925688 |
100+
| 机器学习实战 | [第 10 章: K-Means 聚类](docs/ml/10.md) | 聚类 | [@徐昭清](https://github.com/xuzhaoqing) | 827106588 |
101+
| 机器学习实战 | [第 11 章: 利用 Apriori 算法进行关联分析](docs/ml/11.md) | 频繁项集 | [@刘海飞](https://github.com/WindZQ) | 1049498972 |
102+
| 机器学习实战 | [第 12 章: FP-growth 高效发现频繁项集](docs/ml/12.md) | 频繁项集 | [@程威](https://github.com/mikechengwei) | 842725815 |
103+
| 机器学习实战 | [第 13 章: 利用 PCA 来简化数据](docs/ml/13.md) | 工具 | [@廖立娟](https://github.com/lljuan330) | 835670618 |
104+
| 机器学习实战 | [第 14 章: 利用 SVD 来简化数据](docs/ml/14.md) | 工具 | [@张俊皓](https://github.com/marsjhao) | 714974242 |
105+
| 机器学习实战 | [第 15 章: 大数据与 MapReduce](docs/ml/15.md) | 工具 | [@wnma3mz](https://github.com/wnma3mz) | 1003324213 |
106+
| Ml项目实战 | [第 16 章: 推荐系统（已迁移）](docs/ml/16.md) | 项目 | [推荐系统（迁移后地址）](https://github.com/apachecn/RecommenderSystems) | |
107+
| 第一期的总结 | [2017-04-08: 第一期的总结](docs/report/2017-04-08.md) | 总结 | 总结 | 529815144 |
218108

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### 网站视频
220110

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