《Python數據分析與數據挖掘實戰》學習筆記2

1、Python數據導入

	- 導入scv數據
	- 導入Excel數據
	- 導入MySQL數據
	- 導入HTML數據
	- 導入文本數據

2、有明確類別的用分類算法，沒有明確類別的用聚類算法；
3、數據分類處理的一般思路：

    明確需求，對數據進行觀察；
	確定算法；
	確定步驟；
	編程實現；

4、常見分類算法：

• KNN算法：

• 貝葉斯方法
  貝葉斯網絡又稱信度網絡，是Bayes方法的擴展，是目前不確定知識表達和推理領域最有效的理論模型之一。

• 決策樹
  決策樹採用自頂向下的遞歸方式，在內部節點進行屬性值比較，並根據不同的屬性值從該節點向下分支，最終得到的葉結點是學習劃分的類。

• 人工神經網絡

• 支持向量機
  支持向量機是一種通過某種非線性映射，把低維的非線性可分轉化爲高維的線性可分，在高維空間進行線性分析的算法。
  5、迴歸分析

• 線性迴歸
  適用於因變量和自變量是線性關係：對一個或多個自變量和因變量之間的線性關係進行建模，可用最小二乘求解模型係數。

• 邏輯迴歸
  適用於因變量一般有1或0兩種取值：是廣義線性迴歸模型的特例，利用logistic函數將因變量的取值範圍控制在0和1之間，表示取值爲1的概率。