[置顶] 数据挖掘常用算法理解与R语言实现（系列待完成）

要做啥：
1、把自己学到的数据挖掘常用算法，按照自己的理解做详细的整理和解释。
2、用R语言自带包实现经典算法小案例。
3、用R语言编写自定义函数实现算法。
4、做算法自定义函数的模型评估。

为何做：
1、熟悉R语言语法
2、深入理解算法内容
3、练习模型评估方法

做了啥
【决策树】 ID3算法理解与实现
【聚类算法】Kmeans算法理解与实现
【分类算法】BP神经网络算法理解与实现
【关联规则】Aprior 算法理解与实现
【分类算法】SVM 算法理解与实现

【聚类算法】KNN算法理解与实现

【决策树】Cart算法理解与实现

【分类算法】贝叶斯算法理解与实现
【迭代算法】Adaboost算法理解与实现
【网页排名】PageRank算法理解与实现

怎么做的：
《机器学习实战》
《R语言实战》
《数据挖掘算法原理与实现》
  博客：http://my.csdn.net/skyonefly

所有代码及问题说明请访问我的github：https://github.com/HelloMrChen/AlgorithmPractise-R