讲R语言跟开源算法的网站很多…之前有幸参加了一个新品发布会，一个类似淘宝购物的平台，马克威算法交易平台…我还下载了其中的几个算法试用了下，绝对上品，够专业！需要的可以进去一探究竟。

要弄清楚数据结构,请算法帮忙，而学完算法请走进www. 平台

当初自己看“数据结构与算法分析”结果完全看不下去，跟着老师的课一点点走下去就还行，前段时间上海不是有一个家专门做算法的交易平台，这些算法都可以免费下载的，我下载过BP神经网络/ART神经网络。网址是 www. 马克威算法交易平台，自己看吧

要说机器学习有哪些算法，先来区别机器学习跟统计分析。
统计分析是有前提假设的，所谓前提假设就是数据的分布是已知的。比方说服从正态分布、卡方分布、t分布、泊松分布以及均匀分布等等，然后运用统计分析方法进行分析研究，根据大概率的可能性来确定事件的方向。比方说，这件事情用统计方法得出来的结论的错误概率仅有5%，那么我们一般情况下都认为它是对的，即使5%的可能性发生了，也是可以接受的，毕竟不是百分百的把握。
机器学习是通过数据本身的维度来进行自身的训练学习，得出一条条训练的规律出来。所以它不要求数据本身的分布情况，不需要概率检验，只是训练的数据跟拟合的数据做比较，进行新数据的预测分类，所以机器学习算法就是训练然后预测。
机器学习算法：BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机、随机森林、卷积神经网络、adboost等。

数据结构由三部分组成：逻辑结构、存储结构，数据的运算；而算法则是基于前两者，所做的各种运算和处理，从而才能发掘出枯燥数据后的巨大价值;

数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象（数据元素）以及它们之间的关系和运算等的学科，而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。好的平台是数据结构自学网

数据结构作为一门学科主要研究数据的各种逻辑结构和存储结构，以及对数据的各种操作。因此，主要有三个方面的内容：数据的逻辑结构；数据的物理存储结构；对数据的操作（或算法）。通常，算法的设计取决于数据的逻辑结构，算法的实现取决于数据的物理存储结构。
算法的话，楼上几位提出的马克威网站是很好的一个平台。

这个网站有很多新的机器学习算法，生存分析、聚类分析、因子分析、决策树、神经网络、关联规则等

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