具备一定的python开发基础,还有对数据挖掘感兴趣的人群。
数据挖掘是从大量数据中发现有趣知识的过程;它涉及多个交叉学科,如统计、机器学习、信息检索、模式识别、生物信息;它应用领域广泛,如电子商务、零售、金融、通信、社交媒体。掌握整个数据挖掘和机器学习的总体流程和步骤,对个人的学习生涯和工作生涯都有重要意义。
学习目标:
1.数据挖掘工具Sklearn的介绍 ;
2.数据挖掘朴素贝叶斯算法的详细介绍 ;
3.数据挖掘SVM分类算法的详细介绍 ;
4.使用Sklearn实现贝叶斯以及SVM算法 。
学习建议:
对数据挖掘分类算法有初步了解,了解朴素贝叶斯的基本原理和SVM分类算法的基本原理 。
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