飞机撞击数据分析：季节分布与人脸识别预处理

本资源主要探讨了飞机撞击数据的年份、日期和季节分布，以及如何运用Python进行数据预处理和可视化分析。首先，作者利用Python中的Counter函数计算了每年、每月和每个季节的飞机撞击次数，通过定义函数`get_season`来根据月份划分季节。通过`sns`库创建了三个条形图，分别展示飞机撞击与年份、日期和季节的关系。 在数据预处理方面，这部分内容涵盖了Python数据分析的基础，如数据清洗（如处理缺失值和异常值）、数据降维（可能用于简化高维度数据）等。此外，还介绍了机器学习中的统计基础，包括概率论的概念，如样本空间、事件、空事件、原子事件、混合事件和样本空间本身的事件，以及概率的定义，这些是理解机器学习算法尤其是分类和回归算法的基础。 文章还提到了几种常见的监督学习算法，如KNN（K最近邻算法）、决策树、朴素贝叶斯分类、逻辑回归和SVM（支持向量机），这些都是数据挖掘中常用的预测模型。同时，非监督学习如K-means聚类和关联规则分析也得到了简要介绍。最后，文章提到了使用Python进行数据清洗的具体步骤，并涉及SQL知识和数据挖掘案例分析，如基于历史飞机事故数据的分析。 通过此资源，读者可以了解到如何在实际应用中使用Python进行数据收集、整理、分析，以及机器学习算法的选择和应用，这对于理解和解决实际问题具有很高的价值。