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本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 本书的最大亮点莫过于使用 Python，从零开始实现主流的机器学习算法，没有调包调库，包括复杂的 SVM SMO 算法。可以说非常有助于深入理解算法核心知识，巩固机器学习理论。 由于《机器学习实战》配套的代码多由 Python2 实现，且某些代码有 bug，故作者 wzy6642 对书中的代码重新做了整理，全部代码可在 Python3 环境下运行。所有源程序中，文件夹名称的命名规则为：算法名称+对应书中的第几个案例，少数几个案例因为数据量比较大所以采用压缩包。

GSM和GPRS信令详解 ABIS BTS BSC (PCU) Gb A Gs SGSN Gr HLR VLR MSC MAP-D MAP-C MAP-E Gd Gc Gn Gi Gn Gp GGSN GGSN GGSN PDN PLMN EIR GPRS SM-SC SMS-GMSC SMS-IWMSC PSTN Um

GSMBSS功控性能技术交底书 目 录 1 总体介绍 8 1.1 背景描述 8 1.2 功控算法II基本原理介绍 8 1.2.1 概述 8 1.2.2 测量报告处理 9 1.2.3 功控判决 13 1.2.4 功控执行 16 1.2.5 功控算法II涉及参数表 17 1.2.6 功控算法II算法兼容性分析 18 1.3 功控算法III基本原理介绍 19 1.3.1 概述 19 1.3.2 测量报告处理 20 1.3.3 功控判决 21 1.3.4 功控执行 22 1.3.5 功控算法III涉及参数表 22 1.3.6 功控算法III算法兼容性分析 23 1.4 功控算法应用场景说明 24 1.5 BSC6000版本说明 24 1.6 友商对比分析 24 2 性能分析 24 2.1 覆盖性能 25 2.2 容量和质量性能 25 2.3 成本分析 25 2.4 KPI影响分析 25 3 网络规划 25 3.1 覆盖规划 25 3.2 容量规划 25 3.3 频率规划 25 3.4 其他 25 4 网络优化 25 4.1 参数说明 26 4.2 参数基线 26 4.3 KPI基线 26 5 附录 26