摘要：
实验六、数据挖掘之关联分析 一、实验目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增长算法的基本原理 3. 学会用python实现Apriori算法 4. 学会用python实现FP增长算法 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. Pandas 三、实验简介 阅读全文
摘要：
实验四、数据挖掘之KNN,Naive Bayes 一、实验目的 1. 掌握KNN的原理 2. 掌握Naive Bayes的原理 3. 学会利用KNN与Navie Bayes解决分类问题 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 三、实验简介 1. KNN KNN（K-Nearest 阅读全文
摘要：
实验三、数据挖掘之决策树 一、实验目的 1. 熟悉掌握决策树的原理， 2. 熟练掌握决策树的生成方法与过程 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. pydotplus 三、实验简介 决策树是一个非参数的监督式学习方法，主要用于分类和回归。算法的目标是通过推断数据特征，学习决 阅读全文
摘要：
实验二、数据处理之Matplotlib 一、实验目的 1. 了解matplotlib库的基本功能 2. 掌握matplotlib库的使用方法 二、实验工具： 1. Anaconda 2. Numpy，matplotlib 三、Matplotlib简介 Matplotlib 包含了几十个不同的模块， 阅读全文
摘要：
实验一、数据处理之Numpy 一、实验目的 1. 了解numpy库的基本功能 2. 掌握Numpy库的对数组的操作与运算 二、实验工具： 1. Anaconda 2. Numpy 三、Numpy简介 Numpy 的英文全称为 Numerical Python，指Python 面向数值计算的第三方库。 阅读全文