Python之所以如此流行，原因在於它的數據分析和挖掘方面表現出的高性能，而我們前面介紹的Python大都集中在各個子功能（如科學計算、矢量計算、可視化等），其目的在於引出最終的數據分析和數據挖掘功能，以便輔助我們的科學研究和應用問題的解決。 線性回歸模型 回歸是統計學中最有力的工具 ...

1、 統計學與數據挖掘的區別： 統計學主要利用概率論建立數學模型，是研究隨機現象的常用數學工具之一。 數據挖掘分析大量數據，發現其中的內在聯系和知識，並以模型或規則表達這些知識。 雖然兩者采用的某些分析方法（如回歸分析）是相同的，但是數據挖掘和統計 ...

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Data Mining in Python: A Guide 轉載原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英） 譯文： 1、數據挖掘和算法 數據挖掘是從大型數據庫的分析中發現預測信息的過程 ...

目錄 一：什么是數據挖掘 二：數據挖掘的基本任務 三：數據挖掘流程 四：數據挖掘建模工具   在python對數據的處理方式中，數據挖掘和數據分析是兩個重要的方式，目的是為了從數據中獲取具有科研或者商業價值的信息。而數據挖則掘是從大量的數據中通過算法 ...

數據挖掘入門系列教程（五）之Apriori算法Python實現 加載數據集 獲得訓練集 頻繁項的生成 生成規則 獲得support 獲得confidence 獲得Lift 進行驗證 ...

前言 用python實現了一個沒有庫依賴的“純” py-based PrefixSpan算法。 Github 倉庫 https://github.com/Holy-Shine/PrefixSpan-py 首先對韓老提出的這個數據挖掘算法不清楚的可以看下這個博客，講解非常細致 ...

一 統計學基礎運算 1 方差的計算 在統計學中為了觀察數據的離散程度，我們需要用到標准差，方差等計算。我們現在擁有以下兩組數據，代表着兩組同學們的成績，現在我們要研究哪一組同學的成績更穩定一些。方差是中學就學過的知識，可能有的同學忘記了 ，一起來回顧下。 A組 ...