Python实现常用数据挖掘算法：分类、聚类与案例剖析

本资源是一份全面的数据挖掘算法总结及其Python实现教程，由Xuejun Yang编撰于2016年9月18日。内容分为六个主要部分： 1. 数据挖掘与机器学习数学基础：首先介绍了机器学习的基础，包括概率论，如样本空间、事件的分类（空事件、原子事件、混合事件和样本空间本身），以及概率的定义。例如，通过拍拍贷用户的学历例子，阐述了如何定义样本空间和事件。 2. 机器学习概述：这部分概述了机器学习的基本概念和原理，为后续的算法介绍做铺垫。 3. 监督学习： - KNN (k最邻近分类算法)：详细讲解了KNN算法的工作原理和在分类问题中的应用。 - 决策树：介绍了决策树模型的构建和特征选择的方法。 - 朴素贝叶斯分类：介绍了基于贝叶斯定理的简单而强大的分类方法。 - 逻辑回归：讲解了线性模型在二分类问题中的应用。 - SVM (支持向量机)：涉及核函数和最大边界的学习方法。 - 集成学习 (Ensemble Learning)：探讨了如何通过结合多个模型提高预测性能。 4. 非监督学习： - K-means聚类分析：重点介绍了聚类方法，如如何通过迭代优化将数据分组。 - 关联分析 (Apriori)：讲解了发现频繁项集和关联规则的算法。 5. Python数据预处理： - Python数据分析基础：提供使用Python进行数据处理和分析的基础知识。 - 数据清洗：如何在Python中处理缺失值、异常值和重复数据等问题。 6. 数据结构与算法：涉及到二叉树的遍历（前、中、后序）、基本排序方法等，这些是数据处理背后的理论基础。 7. SQL知识：对数据库查询语言SQL进行了简要介绍，这对于数据操作和管理至关重要。 8. 案例分析：通过实际案例，如泰坦尼克乘客存活预测、飞机事故数据分析、贷款违约预测以及葡萄酒价格预测等，展示了数据挖掘算法在实际问题中的应用。 这份资料适合对数据挖掘和机器学习感兴趣的读者，特别是希望掌握Python实现的人员，它不仅提供了理论框架，还提供了实战经验分享。