本页面提供了《机器学习实战》一书的代码实现，旨在帮助读者更好地理解和实践机器学习算法。
目录
数据预处理
数据预处理是机器学习中的基础步骤，以下是一些常用的数据预处理方法：
- 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值等。
- 数据转换：将数值型数据转换为类别型数据，如将年龄转换为年龄段。
- 数据归一化：将数据缩放到一个固定范围，如0到1。
更多关于数据预处理的资料，请参考数据预处理教程。
分类算法
分类算法用于将数据分为不同的类别。以下是一些常见的分类算法：
- 决策树
- 朴素贝叶斯
- K最近邻（KNN）
- 支持向量机（SVM）
更多关于分类算法的资料，请参考分类算法教程。
聚类算法
聚类算法用于将数据分为不同的簇。以下是一些常见的聚类算法：
- K-means
- 层次聚类
- 密度聚类
更多关于聚类算法的资料，请参考聚类算法教程。
其他算法
除了以上提到的算法，还有一些其他常用的机器学习算法，如：
- 回归分析
- 主成分分析（PCA）
- 聚类层次分析
更多关于其他算法的资料，请参考其他算法教程。
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