本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需求的朋友可看看第一部分数据挖掘与机器学习数学基础3第一章机器学习的统计基础3第二章探索性数据分析（EDA）.11第二部分机器学习概述14第三章机器学习概述14第三部分监督学习---分类与回归16第四章KNN（k最邻近分类算法）16第五章决策树19第六章朴素贝叶斯分类29第七章Logistic回归.32第八章SVM支持向量机42第九章集成学习(EsembleLearning)43第十一章模型评估46第四部分非监督学习---聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori.52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理.57第十五章Python数据分析基础.57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法82第七部分SQL知识.86第八部分数据挖掘案例分析87案例一AJourneythroughTitanic597c770e.87案例二Analysisforairplane-crashes-since-190894案例三贷款预测问题98案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。
将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非类似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。
实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

概率数据关联（PDA）Y7654321X01234567预测地位：最邻近观测：真实观测：综合观测：

最邻近算法KNN辨认字符最邻近算法KNN辨认字符最邻近算法KNN辨认字符最邻近算法KNN辨认字符

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。