數據分析與挖掘算法：Python實戰

張曉東，碩士研究生，深耕數據分析領域近十年。
曾任商業分析師、大數據分析師、算法工程師等職位，主導及參與近20個諮詢項目。
曾任內蒙古農業大學外聘大數據講師，受聘於呼和浩特市大數據管理局專家庫專家

第1章  數據分析概述 1
1.1  什麼是數據挖掘 2
1.2  數據挖掘與數據分析的關係 6
1.3  數據挖掘與機器學習的關係 8
1.4  機器學習算法簡介 13

第2章  數據思維 19
2.1  數據思維認知 21
2.2  數據思維認知的主觀性與客觀性 26
2.3  數據挖掘“定律” 29

第3章  邏輯回歸 37
3.1  邏輯回歸基礎：從線性回歸到邏輯回歸 38
3.2  邏輯回歸函數構建 41
3.3  邏輯回歸問題求解 46
3.4  邏輯回歸模型評估 49
3.5  Python代碼實現 55

第4章  決策樹 65
4.1  決策樹基礎 66
4.2  決策樹算法 70
4.3  Python代碼實現 86

第5章  樸素貝葉斯 95
5.1  概率論基礎 96
5.2  從貝葉斯公式到樸素貝葉斯分類 100
5.3  Python代碼實現 106

第6章  聚類分析 113
6.1  聚類分析基礎 115
6.2  聚類算法 121
6.3  Python代碼實現 128

第7章  關聯規則 137
7.1  關聯規則基礎 140
7.2  關聯規則算法 143
7.3  Python代碼實現 147

第8章  人工神經網絡 151
8.1  人工神經網絡基礎 153
8.2  BP（誤差逆傳播前饋）神經網絡 158
8.3  Python代碼實現 164

第9章  集成學習 169
9.1  集成學習基礎 170
9.2  集成學習算法 174

參考資料 181