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常用数据挖掘算法总结及Python实现V1.0By Xuejun Yang2016.09.18目录第一部分数据挖掘与机器学习数学基础.3第一章机器学习的统计基础.3第二章探索性数据分析(EDA)第二部分机器学习概述.14第三章机器学习概述…第三部分监督学习--分类与回归.…第四章KNN(k最邻近分类算法)第五章决策树….19第六章朴素贝叶斯分类..29第七章L0 gistic回归…32第八章SVM支持向量机…42第九章集成学习(Esemble Learning).第十一章模型评估.46第四部分非监督学习--聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori...52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理…57第十五章Python数据分析基础..57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法.….82一、二叉树（前、中、后遍历）82二、几种基本排序方法.82第七部分L知识….86第八部分数据挖掘案例分析.…87案例一A Journey through Titanic597c770e87案例二Analysis for airplane-.crashes-since-l90894案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证.107第一部分数据挖掘与机器学习数学基础第一章机器学习的统计基础1.1概率论1.概率论基本概念·样本空间我们将随机实验E的一切可能基本结果组成的称为E的样本空间，记为S。样本空间的元素，即E的每一个可能的结果，称为样本点。样本空间又叫基本事件空间。例：拍拍贷用户的学历S={研究生或以上'，本科，大专，‘高中，中专，初中及以下}，A=研究生或以上，本科，‘大专}·事件事件A是样本空间的子集，可分为四种类型>空事件：样本空间的空子集；>原子事件：仅包含一个元素的样本空间；>混合事件：包含多个元素的样本空间：>样本空间本身也是一个事件.·1A的补集记做A2.A和B的交集A⌒B3.A和B的合集AUB况称作完全穷尽。·概率论定义概率用来描述一件事的不确定性。假设A是投硬币的一个结果（比如正面朝上），如果重复投硬币很多次，直到A出现的机会逼近一个极限P。那么可以说出现A的概率是p对于事件A和B,联合概率P(AB)表示事件A和B同时发生的概率。number of favorable outcomestotal number of possible outcomes概率定律事件的概率：P(A)满足：P(A)≥0：PS)=1:对于一连串的互斥事件：PUA)=∑4)
