弱线性相关与人脸识别预处理：Python实战

本资源主要探讨的是人脸识别图像预处理技术中的线性相关性分析以及其在数据挖掘领域的应用，特别是针对Python编程实现。首先，它强调了线性相关性的测量标准，指出当两个变量之间的Pearson 相关系数绝对值大于0.8时，表明它们有较强的相关性；相反，若绝对值小于0.3，则认为线性相关性较弱。在数据分析中，零假设被提出，即两变量间没有线性关系，然后通过计算Pearson 相关系数的t统计量来进行假设检验。 接着，资源介绍了数据挖掘的基础知识，包括机器学习的统计基础，如概率论的基本概念，如样本空间、事件的分类，以及概率的定义。样本空间是所有可能结果的集合，而事件则是样本空间的子集，可以分为空事件、原子事件、混合事件和样本空间本身。概率则用来衡量某一事件发生的可能性，例如在随机实验中硬币正面朝上的概率。 随后，内容转向具体的机器学习算法，如KNN（k最邻近分类算法）、决策树、朴素贝叶斯分类、Logistic回归、SVM支持向量机、集成学习等，这些都是监督学习的重要组成部分。非监督学习方面，讨论了K-means聚类分析和关联分析，以及数据预处理中的数据降维。 在Python数据预处理部分，资源涵盖了基础数据分析和数据清洗技巧，还介绍了二叉树遍历、排序方法、SQL知识，以及如何在实际案例中运用这些工具，如Titanic乘客数据、飞机事故数据分析、贷款预测问题，甚至涉及KNN算法的具体实现和交叉验证在葡萄酒价格预测中的应用。 这份资源是一份全面的指南，从理论到实践，帮助读者理解和掌握数据挖掘中的线性相关性分析，并能用Python有效地进行数据预处理和机器学习算法的应用。