数据科学论 —Python之道 第9课机器学习 本课程基于BigDataUniversity.com.cn的《Data science with Python Bootcamp》 进行了重新组织与扩充 1
数据科学引论 —— Python之道 第9课 机器学习 本课程基于BigDa瀇aU瀁i瀉e瀅瀆i瀇瀌.c瀂瀀.c瀁的《Da瀇a 瀆cie瀁ce 瀊i瀇h P瀌瀇h瀂瀁 B瀂瀂瀇ca瀀瀃》 进行了重新组织与扩充 1
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XBox Kinect 公 3
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数据科学方法学 Business Analytic Data Data Data Understanding Approach Requirements Collection Understanding Prediction Interpretation DEPLOY! Justification 和养 Testing Feedback Deployment Evaluation Modeling Data Preparation 4
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主要的分析方法与算法 ·关联分析Associations ·例如：频繁共现项 ·算法：Apriori关联规则 ·分类Classification ·例如：事物类别预测(prediction of item class) ·算法：决策树D3,C4.5,C5.0),分类与回归树(CART),支持向量机(SVM), 神经网络(NN),朴素贝叶斯(Naive Bayes),卡方自动交叉检验(CHAID) ·评估/预测Estimation/Prediction ·预测连续值 ·算法：回归，支持向量机(SVM),K-近邻(KNN) ·聚类Clustering ·例如：查找患者群 ·算法：k-均值，分层聚类 5
主要的分析方法与算法 • 关联分析 A瀆瀆瀂cia瀇i瀂瀁瀆 • 例如: 频繁共现项 • 算法: A瀃瀅i瀂瀅i关联规则 • 分类 C濿a瀆瀆ifica瀇i瀂瀁 • 例如: 事物类别预测(瀃瀅edic瀇i瀂瀁 瀂f i瀇e瀀 c濿a瀆瀆) • 算法: 决策树(ID3, C4.5, C5.0), 分类与回归树(CART), 支持向量机(SVM), 神经网络(NN), 朴素贝叶斯(Naï瀉e Ba瀌e瀆),卡方自动交叉检验(CHAID) • 评估/预测 E瀆瀇i瀀a瀇i瀂瀁/P瀅edic瀇i瀂瀁 • 预测连续值 • 算法: 回归, 支持向量机(SVM), K-近邻(KNN) • 聚类 C濿瀈瀆瀇e瀅i瀁g • 例如: 查找患者群 • 算法: 濾-均值, 分层聚类 5