Python实现常用数据挖掘算法详解

《常用数据挖掘算法总结及Python实现》是一本由Xuejun Yang编写的实用指南，旨在介绍数据挖掘和机器学习的基本原理，以及如何通过Python实现这些算法。该书分为六个主要部分，涵盖了机器学习的基础数学、监督学习（包括KNN、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM和支持向量机等）、非监督学习（如K-means聚类和关联规则分析）、数据预处理技术、Python数据处理工具（如Pandas和NumPy）以及SQL基础知识。 在第一部分，作者首先阐述了机器学习的统计基础，介绍了概率论的基本概念，如样本空间、事件类型和概率的定义。样本空间是所有可能结果的集合，事件则是样本空间的子集，包括空事件、原子事件、混合事件和样本空间本身。概率被定义为描述不确定事件发生可能性的度量。 接着，书中详细讲解了监督学习中的各种分类和回归方法，如KNN算法用于寻找最近邻进行分类，决策树构建基于特征的决策路径，朴素贝叶斯分类利用先验概率和条件概率做预测，逻辑回归是一种广泛应用的线性模型，而SVM则是一种强大的分类器，通过找到最优超平面来进行分类。 非监督学习部分涉及K-means聚类，它将数据分为不同的群组，每个群组内的数据相似度高，而不同群组间的差异大。关联分析（如Apriori算法）则用于发现数据集中项之间的频繁模式，如购物篮分析。 此外，书中还关注数据预处理，包括数据降维技术，以减少数据的复杂性和提高模型性能。对于Python实践者，作者提供了Python数据分析基础和数据清洗技巧，帮助读者更好地处理和清洗数据。 最后，书中的SQL知识部分简要介绍了查询语言，这对于理解和操作数据库数据至关重要。通过三个实际案例分析，作者展示了数据挖掘在实际问题中的应用，如泰坦尼克乘客生存预测、飞机事故数据分析、贷款违约预测，以及KNN算法在葡萄酒价格预测中的应用。 《常用数据挖掘算法总结及Python实现》是一本深入浅出的教材，不仅理论讲解清晰，而且结合Python编程实例，非常适合希望学习和掌握数据挖掘技能的读者。无论是对初学者还是进阶者，都能从中获取宝贵的知识和实践经验。