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如何用Python实现最实用的数据挖掘算法
数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。 数据挖掘的核心知…
数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。
数据挖掘的核心知识点是机器学习建模。本门课程，我们特别邀请到历任数据科学家、高级数据与应用科学家、策略运营专家的张宇晖老师，带你回顾机器学习的基本概念，并为你详细介绍使用Python实现机器学习算法的方式：scikit-learn库。接下来则重点为你讲解一个简单的监督学习模型（决策树）和一个简单无监督学习模型（K-means）在Python中是如何具体实现的。
如何用Python实现最实用的数据挖掘算法
- 第一节：机器学习简介
- 第二节：决策树模型以及Python实现
- 第三节：K-means聚类以及Python实现
课后测试
张宇晖
数据分析专家