Python实现常用数据挖掘算法的总结

该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容，为初学者提供良好的参考资料，需要的朋友可看看！ 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA）.11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(Esemble Learning)43 第十一章 模型评估46 第四部分 非监督学习---聚类与关联分析50 第十二章 Kmeans 聚类分析.50 第十三章 关联分析 Apriori.52 第十四章 数据预处理之数据降维54 第五部分 Python 数据预处理.57 第十五章 Python 数据分析基础.57 第十六章 Python 进行数据清洗.77 第六部分 数据结构与算法82 第七部分 SQL 知识.86 第八部分 数据挖掘案例分析87 案例一 A Journey through Titanic 597c770e .87 案例二 Analysis forairplane-crashes-since-190894 案例三 贷款预测问题98 案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107