machine-learning-2014
机器学习-2014 TSG2014冬季机器学习小组委员会：请参阅了解详细信息。内容涵盖Python环境搭建、线性代数基础知识、机器学习基础知识、朴素贝叶斯、感知器、支持向量机以及决策树/随机森林。以下是详细的日程安排：
1日（周四10/30，周五10/31）
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Python环境搭建：Python处理系统（2.7更好），Anaconda（numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn）
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机器学习基础知识：从虹膜分类到朴素贝叶斯，再到文本分类、逻辑回归、感知器、支持向量机的数字分类，最后到决策树、Adaboost、随机森林。
对于决策树和随机森林，有不少资源可以深入了解：
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想了解随机森林的基本实现和应用？可以参考Python机器学习之随机森林七。
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对于购房贷款违约预测的案例，可以看Python机器学习随机森林购房贷款违约预测。
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对集成学习和随机森林感兴趣的朋友，不妨看看这篇机器学习之集成学习和随机森林。
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经典的决策树与随机森林讲解，请参阅机器学习决策树随机森林。
还有一些实用的示例和应用，如Python机器学习信用卡是否逾期预测随机森林和机器学习中的随机森林算法解析，这些内容能够帮助你更好地理解和应用随机森林算法。
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