常用数据挖掘算法总结及Python实现

常用数据挖掘算法的 PDF 总结，内容挺全的，从统计基础讲到机器学习模型，尤其适合刚上手的你。每个算法都配了 Python 实现，像 KNN、决策树、SVM 这些，原理说得不啰嗦，代码也够简洁。

概率的概率、期望的期望讲得还蛮透的，数学功底差点也能看明白。像贝叶斯定理的那段，我觉得挺贴地气，公式配了，关键点不会漏。

EDA 那块也挺实用的，常用图表+Seaborn 直接上手，嗯，不绕弯子。还有监督学习和非监督的区分写得蛮清晰的，新手搞不懂啥时候用啥，看看这个会有感觉。

最喜欢的是后面几章的分类算法，像KNN和朴素贝叶斯都举例子了。看完你就知道怎么写出一版文本分类或者用户行为预测。

哦对，文档里还有交叉验证、ROC、AUC 这些模型评估方法的，对调参也有些启发。代码风格偏简单明了，用的库基本都是主流的scikit-learn。