材料 |《常用数据发掘算法总结及 Python 完成》

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《 常用数据发掘算法总结及 Python 完成 》

这份资源非常合适相关的从业人员或大数据爱好者，该文档总结了常用的数据发掘的算法原理以及 Python 实际内容，为初学者提供良好的参考材料，需求的冤家可看看！

目录：

第一部分：数据发掘与机器学习数学基础

第二部分：机器学习概述

第三部分：监督学习--分类与回归

第四部分：非监督学习--聚类与关联分析

第五部分：Python 数据预处理

第六部分：数据结构与算法

第七部分：SQL 知识

第八部分：数据发掘案列分析

案例一 A Journey through Titanic 597c770e

案例二 Analysis for airplane-crashes-since-1908

案例三 贷款预测成绩

案例四 KNN 算法完成葡萄酒价格模型预测及交叉验证

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