Python之所以如此流行，原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能，而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能（如科学计算、矢量计算、可视化等），其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能，以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决。 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具 ...

1、 统计学与数据挖掘的区别： 统计学主要利用概率论建立数学模型，是研究随机现象的常用数学工具之一。 数据挖掘分析大量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。 虽然两者采用的某些分析方法（如回归分析）是相同的，但是数据挖掘和统计 ...

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Data Mining in Python: A Guide 转载原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英） 译文： 1、数据挖掘和算法 数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程 ...

目录 一：什么是数据挖掘 二：数据挖掘的基本任务 三：数据挖掘流程 四：数据挖掘建模工具   在python对数据的处理方式中，数据挖掘和数据分析是两个重要的方式，目的是为了从数据中获取具有科研或者商业价值的信息。而数据挖则掘是从大量的数据中通过算法 ...

数据挖掘入门系列教程（五）之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 ...

前言 用python实现了一个没有库依赖的“纯” py-based PrefixSpan算法。 Github 仓库 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客，讲解非常细致 ...

一 统计学基础运算 1 方差的计算 在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识，可能有的同学忘记了 ，一起来回顾下。 A组 ...