mapreduce书

第一部分　分类　　第1章　机器学习基础　2　　1.1 　何谓机器学习　3　　1.1.1 　传感器和海32313133353236313431303231363533e58685e5aeb931333431373162量数据　4　　1.1.2 　机器学习非常重要　5　　1.2 　关键术语　5　　1.3 　机器学习的主要任务　7　　1.4 　如何选择合适的算法　8　　1.5 　开发机器学习应用程序的步骤　9　　1.6 　Python语言的优势　10　　1.6.1 　可执行伪代码　10　　1.6.2 　Python比较流行　10　　1.6.3 　Python语言的特色　11　　1.6.4 　Python语言的缺点　11　　1.7 　NumPy函数库基础　12　　1.8 　本章小结　13　　第2章　k-近邻算法 　15　　2.1 　k-近邻算法概述　15　　2.1.1 　准备：使用Python导入数据　17　　2.1.2 　从文本文件中解析数据　19　　2.1.3 　如何测试分类器　20　　2.2 　示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果　20　　2.2.1 　准备数据：从文本文件中解析数据　21　　2.2.2 　分析数据：使用Matplotlib创建散点图　23　　2.2.3 　准备数据：归一化数值　25　　2.2.4 　测试算法：作为完整程序验证分类器　26　　2.2.5 　使用算法：构建完整可用系统　27　　2.3