Python实现常用数据挖掘算法详解与案例

本资源是一份详细的数据挖掘算法总结及Python实现指南，由XuejunYang在2016年9月18日发布。内容分为五个主要部分： 1. 数据挖掘与机器学习数学基础：首先介绍了机器学习的统计基础，包括概率论的概念，如样本空间、事件分类（空事件、原子事件、混合事件和样本空间本身）、概率的定义。以掷硬币为例，解释了概率如何衡量不确定性的度量。 2. 机器学习概述：这部分概述了机器学习的基本概念，涵盖了监督学习、非监督学习和模型评估的重要性，为后续算法介绍奠定了基础。 3. 监督学习：包括了多种常见的分类与回归算法，如KNN（K最近邻分类）、决策树、朴素贝叶斯分类、逻辑回归和SVM（支持向量机），每个算法都有详细的理论讲解和Python实现示例。 4. 非监督学习：非监督学习部分涉及K-means聚类分析和关联分析（如Apriori算法），以及数据预处理中的数据降维技术。 5. Python数据处理：这部分专门讲解了Python在数据挖掘中的应用，包括数据分析基础、数据清洗技巧，以及数据结构与算法的运用，如二叉树遍历和基本排序方法。 6. SQL知识：为理解数据提供了数据库查询语言的基础，对于数据处理和分析至关重要。 7. 案例分析：通过实际案例演示，如泰坦尼克乘客存活预测、飞机事故分析、贷款违约预测和葡萄酒价格预测等，展示了数据挖掘算法在实际问题中的应用和模型验证。 这份资源不仅深入浅出地介绍了数据挖掘的基本理论，还提供了丰富的Python代码实例，对希望学习和实践数据挖掘的读者来说非常实用。